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Deep Learning

Ein technischer Überblick mit TensorFlow (3 Tage)

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Deep Learning, der momentan stärkste Motor für Innovationen.

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. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.
 
 

Nächstes verfügbares Seminar

31.08.2021

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Ihr Nutzen

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. Sie erhalten damit neben einer Einführung in alle wichtigen Konzepte die Fähigkeit zur Entwicklung von eigenen neuronalen Netzwerken und einen Überblick darüber wann welcher Ansatz geeignet ist.
Dieses Seminar hilft Ihnen dabei, die richtige Form von Deep Learning auszuwählen und praktisch umzusetzen.

Schwerpunkte

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.

Zielgruppe

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

Agenda

Einführung in neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2

Regression, Klassifikation, Metriken und Regularisierung

Supervised Deep Learning

Anwendungen von Deep Learning auf strukturierten Daten, Bilddaten und Zeitreihen

Unsupervised Deep Learning

Autoencoder und Embeddings

Deep Reinforcement Learning

Modellierung, Algorithmen und Anwendungen

 
 

Unsere Extras für Sie

Fotoprotokoll

Alle Übungsergebnisse und gezeigten Theorieinhalte werden den Teilnehmern im Anschluss elektronisch zur Verfügung gestellt

Zusätzlich…

Ergänzend für das Seminar ist das Buch „Machine Learning – kurz & gut“ (O’Reilly, 2. Auflage 2021) Ihres Trainers Oliver Zeigermann. Das Buch ist für jeden Teilnehmer im Seminarpreis enthalten (Gebundene Ausgabe und eBook).