Schulungsübersicht

Einführung in Google Colab für Deep Learning

  • Überblick über Google Colab
  • Einrichten von Google Colab
  • Navigieren in der Google Colab-Oberfläche

Einführung in Deep Learning

  • Überblick über Deep Learning
  • Bedeutung von Deep Learning
  • Anwendungen von Deep Learning

Verstehen Neural Networks

  • Einführung in neuronale Netze
  • Architektur von neuronalen Netzen
  • Aktivierungsfunktionen und Schichten

Erste Schritte mit TensorFlow

  • Überblick über TensorFlow
  • Einrichten von TensorFlow in Google Colab
  • Grundlegende TensorFlow-Operationen

Erstellen von Deep Learning Modellen mit TensorFlow

  • Erstellen von neuronalen Netzwerkmodellen
  • Trainieren neuronaler Netze
  • Bewertung der Modellleistung

Fortgeschrittene TensorFlow-Techniken

  • Implementierung von neuronalen Faltungsnetzwerken (CNNs)
  • Implementierung von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs)
  • Transferlernen mit TensorFlow

Datenvorverarbeitung für Deep Learning

  • Vorbereiten von Datensätzen für das Training
  • Techniken zur Datenerweiterung
  • Umgang mit großen Datensätzen in Google Colab

Optimierung von Deep Learning Modellen

  • Abstimmung der Hyperparameter
  • Regularisierungstechniken
  • Strategien zur Modelloptimierung

Gemeinsame Deep Learning Projekte

  • Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit an Notebooks
  • Funktionen für die Zusammenarbeit in Echtzeit
  • Bewährte Praktiken für gemeinschaftliche Projekte

Tipps und bewährte Praktiken

  • Effektive Deep-Learning-Techniken
  • Vermeiden von häufigen Fallstricken
  • Verbessern der Modellleistung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python Programmierung

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Software-Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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