Data Science Deep Learning

Einführung in Deep Learning

• Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning
• Historischer Überblick und Fortschritte im Deep Learning
• Motivation und Anwendungsbereiche

Neuronale Netzwerke und Backpropagation

• Struktur und Funktionsweise neuronaler Netze
• Aktivierungsfunktionen
• Forward- und Backpropagation
• Kostenfunktionen

Convolutional Neural Networks (CNNs)

• Grundlagen und Intuition von CNNs
• Anwendungsbereiche: Bilderkennung, Bildklassifikation und weitere
• Implementierung und Training von CNNs

Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTM

• Einführung in RNNs und deren Limitierungen
• Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU)
• Anwendungen: Zeitreihenanalyse, Textgenerierung und mehr

Generative Adversarial Networks (GANs)

• Grundkonzepte und Architektur von GANs
• Anwendungen: Bildgenerierung, Stiltransfer und weitere
• Training und Herausforderungen von GANs

Transfer Learning und Fine-Tuning

• Konzepte des Transfer Learnings
• Vorab trainierte Modelle und ihre Anwendungen
• Best Practices für Fine-Tuning

Optimierung und Regularisierung

• Algorithmen zur Optimierung: Adam, RMSprop, etc.
• Regularisierungstechniken: Dropout, Early Stopping, etc.
• Normalisierungstechniken: Batch Normalization, Layer Normalization, etc.

Praktische Tools und Frameworks

• Einführung in TensorFlow, Keras und PyTorch
• Implementierung und Training von Modellen
• Umgang mit großen Datensätzen und Cloud-Plattformen

Aktuelle Trends und Weiterentwicklungen

• Fortschritte in Architekturen und Techniken
• Deep Reinforcement Learning
• Ethik und Verantwortung im Deep Learning