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Data Science Deep Learning

Studierende, IT-Professionals, Datenwissenschaftler und alle, die ein spezialisiertes Wissen im Bereich Deep Learning erwerben möchten. Vorkenntnisse in maschinellem Lernen und Grundkenntnisse in Programmierung sind empfehlenswert.
4.8
4.8/5

Garantierte Starttermine:

09.09.2024

Verfügbare Städte:

Berlin, Düsseldorf, Hamburg, Hannover, Frankfurt, Kassel, Köln, Leipzig, Stuttgart, Nürnberg, München und weitere

Was Sie lernen werden

Beschreibung

Die Teilnehmer erlangen ein tiefgehendes Verständnis von Deep Learning-Konzepten, Architekturen und Anwendungen und gewinnen praktische Erfahrung durch die Implementierung von Modellen in gängigen Frameworks.

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

Zielgruppe

Studierende, IT-Professionals, Datenwissenschaftler und alle, die ein spezialisiertes Wissen im Bereich Deep Learning erwerben möchten. Vorkenntnisse in maschinellem Lernen und Grundkenntnisse in Programmierung sind empfehlenswert.

Dieser Kurs beinhaltet

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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John Adams, CEO at Company

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€ 79,99

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Kursdauer: 40 Tage
Trainingsmethode: Vorort / Online

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