Deep Learning mit Keras & TensorFlow - eLearning
450,00 EUR
- 30 hours
Dieser Deep-Learning-Kurs mit TensorFlow-Zertifizierungstraining wurde von Branchenführern entwickelt und ist an den neuesten Best Practices ausgerichtet. Sie werden durch diesen TensorFlow-Kurs Deep-Learning-Konzepte und -Modelle mithilfe der Frameworks Keras und TensorFlow meistern. Lernen Sie, Deep-Learning-Algorithmen mit unserem TensorFlow-Training zu implementieren und bereiten Sie sich auf eine Karriere als Deep-Learning-Ingenieur vor.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material sind auf Englisch
Niveau
Anfänger - Mittelstufe
Zugang
1 Jahr Zugang zur Selbstlern-eLearning-Plattform rund um die Uhr
3 Stunden Videomaterial
mit empfohlenen 40 Stunden Lernzeit & Übungen
Praktiken
Virtuelle Labore, Quizze, Abschlussprojekt
Keine Prüfung
Für den Kurs gibt es keine Prüfung, aber die Studierenden erhalten ein Zertifikat über die abgeschlossene Ausbildung
Lernergebnisse
Am Ende dieses E-Learning-Kurses zu Deep Learning mit Keras & TensorFlow werden Sie in der Lage sein:
Konzepte
Verstehen Sie die Konzepte von Keras und TensorFlow, deren Hauptfunktionen, Operationen und die Ausführungspipeline
Algorithmen
Deep-Learning-Algorithmen implementieren, neuronale Netzwerke verstehen und die Ebenen der Datenabstraktion durchlaufen
Neuronales Netzwerk
Beherrschen und verstehen Sie fortgeschrittene Themen wie Faltungsneuronale Netze, rekurrente neuronale Netze, das Training tiefer Netzwerke und hochrangige Schnittstellen
Deep-Learning-Modelle
Erstellen Sie Deep-Learning-Modelle mit den Frameworks Keras und TensorFlow und interpretieren Sie die Ergebnisse
Autoencoder
Verstehen Sie die Sprache und grundlegenden Konzepte von künstlichen neuronalen Netzwerken, die Anwendung von Autoencodern sowie Pytorch und seine Elemente
Unterscheiden Sie
Unterscheiden Sie zwischen maschinellem Lernen, tiefem Lernen und künstlicher Intelligenz
Kurszeitplan
Einführung in TensorFlow
Lektion 01
- Einführung in TensorFlow
- TensorFlow 2 und Eager Execution
- Labor: Lineare Regression mit TensorFlow
- Labor: Logistische Regression mit TensorFlow
- Einführung in tiefes Lernen
- Tiefe neuronale Netze
Faltungnetzwerke
Lektion 02
- Einführung in CNNs
- CNNs für Klassifizierung
- CNN-Architektur
- Labor: Verständnis von Faltungen
- Labor: CNN mit TensorFlow
Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
Lektion 03
- Das sequenzielle Problem
- Das RNN-Modell
- Das LSTM-Modell
- Labor: Grundlagen von LSTM
- Anwendung von rekurrenten neuronalen Netzen auf Sprachmodellierung
- Labor: Sprachmodellierung mit LSTM
Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBMs)
Lektion 04
- Einführung in RBMs
- Training von RBMs
- Labor: Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen
- Labor: Kollaboratives Filtern mit RBM
Autoencoder
Lektion 05
- Einführung in Autoencoder
- Autoencoder-Struktur
- Labor: Autoencoder
Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?
Voraussetzungen:
Lernende müssen einen Hochschulabschluss oder einen Schulabschluss besitzen. Grundkenntnisse in der Programmierung, ein solides Verständnis der Grundlagen der Statistik und Mathematik sowie ein gutes Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens sind erforderlich.
KI-Ingenieur
Datenwissenschaftler
Software-Ingenieur
Studierende in Bachelor-/Masterstudiengängen
Datenanalyst
Aussagen
Lizenzierung und Akkreditierung
Die Zertifizierungsschulung für Deep Learning mit Keras & TensorFlow wird von Simplilearn angeboten. AVC bewirbt diesen Kurs auf Grundlage der Partnervereinbarung und erfüllt die Akkreditierungsanforderungen.
Gleichstellungspolitik
Simplilearn bietet derzeit keine Prüfungsanpassungen aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Bedingung von Studierenden an. Kandidaten werden ermutigt, sich an das AVC zu wenden, um während des Anpassungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Frage
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