Deep learning

---

Wann und Wo?

Gerne als Inhouse-Seminar oder im Raum Stuttgart

Termin nach Absprache!

Für wen?

Der Scikit-Learn-Kurs richtet sich an Ingenieur*innen, Wirtschaftswissenschaftler*innen (Versicherungen, Banken), Marketing-Expert*innen, Berater*innen, die Algorithmen des maschinellen Lernens für Software verwenden wollen.

Beitrag?

1625,- € pro Teilnehmer*in (für Unternehmen & große Gruppen erstellen wir gern ein individuelles Angebot)

---

Beschreibung

Der Deep-Learning-Kurs gibt einen Überblick über die Hauptideen und Techniken des Deep-Learnings und behandelt die praktische Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen mit Python & Keras. Der Übungsanteil ist rund 50% der Zeit.

Ziel des Trainings

Am Kursende sind die Teilnehmer*innen in der Lage, moderne Bilderkennungs-Algorithmen sowie Vorhersagemodelle in wenigen Zeilen Code selber zu programmieren. Der Kurs setzt Grundkenntnisse in Python voraus. Grundkenntnisse in Linearer Algebra, Differenzialrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind vorteilhaft.

Merkmal	Details zum 2-Tages-Kurs
Umfang	2 ganze Kurstage
Teilnehmeranzahl	Kleingruppen bis maximal 10 Teilnehmer
Arbeitsmaterialien	Laptop mit Admin-Rechten
Zertifizierung	Bei Bedarf: Teilnahmebescheinigung am Ende des Seminars
Örtlichkeit	Bei Ihnen vor Ort oder im Raum Stuttgart

---

Funktionsweise und Aufbau der Neuronalen Netze

Eigenschaften der verschiedenen Aktivierungsfunktionen. Wann müssen welche Typen von Neuronen verwendet werden? Welche Loss-Funktion ist bei welchen Problemen geeignet? Unterschiedliche Optimierer für das Training und ihre Eigenschaften.

Keras (Python-Baukasten speziell für Neuronale Netze)

Keras (ein Python-Baukasten speziell für Neuronale Netze), Sequential Model.

Konstruktion & Training von Neuronalen Netzen

Functional-API für die Programmierung von beliebigen Netzarchitekturen. Mit Keras und TensorFlow als Backend.

TensorBoard

Inspektion des Verlaufes des Modell-Trainings.

Convolutional Neuronale Netze

Einsatz von Convolutional Neuronalen Netzen für Bilderkennungs-Algorithmen. Verwenden und anpassen von fertig trainierten Modellen auf eigene Problemstellungen.

Kombinierung von Keras und Scikit-Learn

Modellparameter-Optimierung sowie die Evaluierung und Visualisierung der Vorhersagekraft eines Modells.

Ausgewählte Themen des allgemeinen Maschinellen Lernens

Ausgewählte Themen des allgemeinen Maschinellen Lernens.

Anmeldeformular

Name *

E-Mail *

Betreff *

Nachricht *


Ich bin kein Roboter.

Senden

☰ Datenschutzerklärung

So funktioniert’s

Anfrage mit Wunschstartpunkt sowie gewünschten Sprachkurs stellen

Bestätigungsmail erhalten

Persönliches Gespräch für die Kursplanung führen

An einer kostenlosen Probestunde teilnehmen

Kurs verbindlich buchen

Einfach und individuell Sprachen lernen

Das bieten wir Dir

Ganzheitliche Soft-Skill Seminare mit besonderem Fokus auf einer nachhaltigen Kompetenzsteigerung

 

VORTRÄGE & SEMINARE

Weiterbildung vom Manager bis zum Berufseinsteiger

COACHING & CONSULTING

Individuelles Coaching