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Maike Wollmann
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Deep Learning mit TensorFlow 2Deep Learning mit TensorFlow 2

Ein kompakter Überblick

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Alle Preise zzgl. MwSt

Seminarbeschreibung

Deep Learning ist der momentan stärkste Motor für Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz. Dabei hinkt die praktische Umsetzung oft immer noch Jahre hinter dem Stand der Forschung her. Hier existiert also viel Potential für einen Wettbewerbsvorteil.

In diesem Seminar erhalten Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Themen im Bereich Deep Learning. Etwa die Hälfte der Zeit werden wir uns mit der konkreten Implementierung von Deep Learning mit TensorFlow 2 beschäftigen. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.
Sie erhalten damit, neben einer Einführung in alle wichtigen Konzepte, die Fähigkeit zur Entwicklung von Neuronalen Netzwerken und einen Überblick wann welcher Ansatz geeignet ist.

Den größten Teil nimmt das Supervised Deep Learning auf unterschiedlichen Anwendungsgebieten ein. Dabei wird ein neuronales Netz mit passenden Werten aus Ein- und Ausgaben trainiert und lernt so ein vorgegebenes Verhalten nachzuahmen. Beim Unsupervised Deep Learning lernen spezielle neuronale Netzwerke Zusammenhänge aus gegebenen Daten, ohne dass richtige Antworten durch Menschen gegeben werden müssen. Dadurch können z.B. Anomalien, Ausreißer und Gemeinsamkeiten erkannt, realistische Artefakte erzeugt und Fehler in Daten korrigiert werden. Im Deep Reinforcement Learning reicht es, ein Problem zu beschreiben und der Maschine Experimente innerhalb einer kontrollierten Umgebung zu erlauben.

Dieses Seminar hilft Ihnen dabei, die richtige Form von Deep Learning auszuwählen und praktisch umzusetzen.

Inhalt

  • Einführung in neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2
    • Regression
    • Klassifikation
    • Metriken
  • Supervised Deep Learning auf
    • tabellarischen Daten
    • Bilddaten
    • Zeitreihen
  • Unsupervised Deep Learning
    • Autoencoder
    • Embeddings
    • VAEs
    • GANs
  • Deep Reinforcement Learning
    • Modellierung
    • Algorithmen
    • Anwendungen

Voraussetzungen

Verständnis der Grundideen von Machine Learning. Grundlegende Kenntnisse der Programmierung / Scripting. Erfahrungen mit Methoden des klassischen Machine Learnings sind hilfreich, aber nicht notwendig.


Inklusive

  • Dieses Seminar können Sie bis zu zwei mal kostenlos wiederholen (siehe AGB)

Weiterbildungsgutschein

Sie können unsere Seminare auch mit einem Bildungsurlaub kombinieren. Gerne überprüfen wir im Einzelfall, ob Ihr Bundesland unsere Seminare anerkennt. Allgemeine Informationen finden hier. Bei Interesse wenden Sie sich an Franziska Ritter. Bildungsgutscheine von der Bundesagentur für Arbeit akzeptieren wir leider nicht. Unsere Seminare sind nicht AZAV zertifiziert und haben auch keinen ISO-Standard. Wir akzeptieren jedoch die Bildungsschecks aus Nordrhein-Westfalen.

Rabatte

  • Frühbucherpreis

    90 Tage im Voraus ohne Rücktrittsmöglichkeit verbindlich buchen (nicht mit anderen Rabatten kombinierbar).

  • Kollegenrabatt

    Ist bereits jemand aus Ihrem Unternehmen für das selbe Seminar angemeldet? Dann für Ihre Anmeldung diesen Kollegenrabatt.

  • Privatpersonen

    Studenten und Privatpersonen erhalten Sonderkonditionen.

    Bitte erfragen Sie diese telefonisch!