Deep Learning und neuronale Netze mit TensorFlow und Keras

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Probleme lösen, von der Vorhersage von Markttrends bis zur Erkennung von Bildern.Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings und ermöglicht es Ihnen, leistungsstarke Modelle von Grund auf mit modernen Werkzeugen zu erstellen. Sie werden vom Verständnis grundlegender künstlicher Neuronen bis zur Implementierung fortgeschrittener Architekturen wie Autoencoder und Transfer-Lernmodelle vorankommen und die praktischen Fähigkeiten erwerben, um neuronale Netze auf reale Datensätze anzuwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Konzepte. - Erstellen und trainieren Sie Vorhersagemodelle mit der Keras API und TensorFlow. - Wenden Sie Transfer-Lerntechniken an, um vortrainierte Modelle für Computer Vision-Aufgaben zu nutzen. - Implementieren Sie Autoencoder für die Dimensionsreduktion und die Extraktion von Datenmerkmalen. - Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen unter Verwendung etablierter Deep-Learning-Architekturen wie FaceNet und VGG-Face. - Üben Sie die Datenvorverarbeitung und Modellauswertung, um eine robuste Leistung des maschinellen Lernens sicherzustellen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor er durch detaillierte schriftliche Erklärungen und Code-Snippets zur praktischen Umsetzung übergeht.Er ist für Anfänger gedacht, die sich für Data Science und KI interessieren und keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen benötigen. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Deep Neural Networks.