Schulungsübersicht

Einführung

Überblick über Neural Networks

Faltungsnetzwerke verstehen

Einrichten Keras

Überblick über Keras Funktionen und Architektur

Übersicht über die Keras-Syntax

Verstehen, wie ein Keras-Modell die Ebenen organisiert

Konfigurieren des Keras-Backends (TensorFlow oder Theano)

Implementierung eines Modells für unüberwachtes Lernen

Analyse von Bildern mit einem neuronalen Faltungsnetzwerk (CNN)

Vorverarbeitung von Daten

Training des Modells

Training auf CPU vs GPU vs TPU

Evaluierung des Modells

Verwendung eines vortrainierten Deep Learning-Modells

Einrichten eines rekurrenten neuronalen Netzes (RNN)

Fehlersuche im Modell

Sichern des Modells

Einsatz des Modells

Überwachung eines Keras Modells mit TensorBoard

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung.
  • Erfahrungen mit der Linux-Kommandozeile.

Publikum

  • Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  21 Stunden

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (3)

Kombinierte Kurse

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 Stunden

Deep Learning for Medicine

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