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Schulungsübersicht
Einführung in das Deep Learning
- Was ist Deep Learning – und worin unterscheidet es sich vom klassischen maschinellen Lernen?
- Praktische Anwendungen im Bereich Computer Vision, NLP und darüber hinaus.
- Überblick über das Deep Learning-Ökosystem: TensorFlow 2.x, Keras sowie PyTorch.
- Einrichtung einer GPU-beschleunigten Entwicklungsumgebung.
Die Mechanismen des Deep Learning
- Künstliche Neuronen, Aktivierungsfunktionen und Netzwerkschichten.
- Vorwärtspropagation sowie Berechnung von Vorhersagen.
- Verlustfunktionen für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
- Optimierung durch Gradientenabstieg und Backpropagation.
- Trainieren des ersten neuronalen Netzes am Beispiel des MNIST-Datensatzes.
Konvolutionale neuronale Netze für Computer Vision
- Grundlagen von Konvolution, Filtern sowie Merkmalskarten.
- Pooling-Schichten und Reduzierung der Dimensionenzahl.
- Architekturen von CNNs: Konzepte zu LeNet, VGG und ResNet.
- Entwickeln und Trainieren eines CNNs für die Bildklassifizierung.
- Visualisierung der gelernten Merkmale sowie Zwischenergebnisse.
Datenaugmentation zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
- Warum Datenaugmentationsmethoden Überanpassung verhindern und die Generalisierungsfähigkeit steigern.
- Bildtransformationen: Rotation, Spiegelung, Vergrößerung und Zuschneiden.
- Implementierung von Augmentations-Pipelines mithilfe der Vorverarbeitungsschichten in Keras.
- Techniken wie Dropout und Batch Normalization zur Regularisierung.
- Überwachung des Trainingsprozesses anhand von Validierungsmetriken sowie Frühstopp-Verfahren.
Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
- Was ist Transfer Learning – und warum funktioniert es?
- Laden vortrainierter Modelle aus dem Modulsatz Keras Applications (ResNet, EfficientNet, MobileNet).
- Merkmalsextraktion: Einfrieren der Basisschichten sowie Training neuer Klassifikatoren.
- Feinabstimmung – gezieltes Freigeben bestimmter Schichten für eine Anpassung an neue Domänen.
- Erzielen hoher Genauigkeit trotz begrenzter Trainingsdatenmengen.
Rekurrente Netze und Sequenzmodellierung
- Einführung in sequentielle Daten sowie zeitliche Abhängigkeiten.
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs) – auch das Problem des verschwindenden Gradienten wird erläutert.
- LSTM- und GRU-Zellen zur Verarbeitung langer zeitlicher Abfolgen.
- Trainieren eines Textgenerierungsmodells auf Zeichenebene.
- Word Embeddings sowie die Embedding-Schicht in Keras.
Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Vorverarbeitung von Text: Tokenisierung, Padding und Aufbau eines Vokabulars.
- Erstellung eines Textklassifizierers mit RNNs bzw. LSTMs.
- Konzepte zu Sequenz-zu-Sequenz-Modellen für maschinelle Übersetzung.
- Aufmerksamkeitsmechanismen – deren Rolle in modernen NLP-Verfahren.
- Praktische Anwendungen im NLP mit den Textverarbeitungs-APIs von TensorFlow 2.x.
Abschlussprojekt: Bildunterschreibungssystem
- Kombination von Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache in einer multimodalen Architektur.
- Extraktion von Bildmerkmalen mittels eines vortrainierten CNN-Encoders.
- Entwicklung eines LSTM-basierten Decoders für die Generierung von Beschreibungen.
- Nutzung der funktionalen API in Keras zur Verknüpfung mehrerer Eingabeschichten.
- Trainieren und Bewerten des kompletten Systems zur Erstellung von Bildunterschriften.
Nächste Schritte und weitere Ressourcen
- Bereitstellen trainierter Modelle mithilfe von TensorFlow Serving.
- Einblick in Transformer-Architekturen sowie große Sprachmodelle.
- Fortgeschrittene Workshops und Zertifizierungswege von NVIDIA DLI.
- Verfügbare Communities, Datensätze sowie Ideen für eigene Projekte.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in der Python-Programmierung (Funktionen, Schleifen, Dictionaries, Arrays)
- Bekanntheit mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Bedingungen und Datentypen
- Vorherige Kenntnisse im Bereich Deep Learning oder maschinelles Lernen sind nicht erforderlich
Zielgruppe
- Softwareentwickler und Ingenieure, die in den Bereich KI und maschinelles Lernen einsteigen möchten.
- Datenanalysten sowie Datenwissenschaftler, die Deep Learning-Kompetenzen erlangen wollen.
- Technische Fachkräfte, die neuronalen Netzwerken näherkommen und diese anwenden möchten.
- Studierende sowie Forscher, die ihre Ausbildung im Deep Learning vertiefen wollen.
8 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die Ausbildung war gut organisiert und strukturiert. Ich habe sie mit systematischem Wissen und einer fundierten Übersicht der behandelten Themen successfully absolviert.
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Kurs - Deep Learning with TensorFlow 2
Maschinelle Übersetzung
Mir hat besonders der Schluss gefallen, als wir die Zeit nahmen, mit CHAT GPT herumzuspielen. Der Raum war dafür jedoch nicht optimal eingerichtet – anstelle eines großen Tisches wären ein paar kleinere Tische nützlicher gewesen, damit wir in kleinen Gruppen zusammenkommen und brainstormen könnten.
Nola - Laramie County Community College
Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Maschinelle Übersetzung
