Deep Learning Grundlagen mit Python und Keras

Deep Learning ist der Motor für die spannendsten technologischen Durchbrüche von heute, von Computer Vision bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache.Das Verständnis der Funktionsweise dieser neuronalen Netze ist der Schlüssel, um die Leistungsfähigkeit der modernen künstlichen Intelligenz zu erschließen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden mathematischen und praktischen Konzepte des Deep Learnings und vermittelt Ihnen das nötige Selbstvertrauen, um Ihre eigenen neuronalen Netzwerk-Architekturen zu entwerfen, zu trainieren und zu bewerten und Sie auf die Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen vorzubereiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden mathematischen Konzepte und Konzepten hinter künstlichen neuronalen Netzen und Rückpropagation - Erstellen und trainieren Sie vollständig verbundene neuronale Netze für Regressions- und Klassifikationsaufgaben - Implementieren Sie neuronale Faltungsnetze, um digitale Bilder zu analysieren und zu klassifizieren - Erkunden Sie rekurrente neuronale Netze und moderne Transformatorkonzepte für sequentielle Textdaten - Wenden Sie Optimierungstechniken, Regularisierung und moderne Keras-Workflows an, um die Modellleistung zu verbessern - Konfigurieren Sie Trainingsumgebungen und bereiten Sie Datensätze mit modernen Python-Bibliotheken vor Sie lernen die Kernbegriffe und grundlegende Mathematik des maschinellen Lernens kennen und lernen Schritt für Schritt, wie Sie Modelle erstellen, trainieren und optimieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit Deep Learning vertraut machen möchten und bereits über grundlegende Kenntnisse in Python verfügen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen im Deep Learning zu schaffen und Ihre ersten neuronalen Netze zu trainieren.