Deep Learning mit Keras & TensorFlow - eLearning oder Online-Klassenzimmer

Deep Learning mit Keras & TensorFlow

E-learning oder Online-Klassenzimmer - Ihre Wahl

Deep Learning ist eine der neuesten technologischen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dieser Kurs Deep Learning mit Keras und TensorFlow wurde entwickelt, um Ihnen zu helfen, Deep-Learning-Techniken zu beherrschen. Er ermöglicht Ihnen, Deep-Learning-Modelle mit den Keras- und TensorFlow-Frameworks zu erstellen. Diese Frameworks werden in der Forschung zu tiefen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen eingesetzt, was wiederum zur Entwicklung und Implementierung künstlicher neuronaler Netze beiträgt.

Hauptmerkmale Deep Learning Kurs

• 8x höhere Interaktion in Live-Online-Kursen durch Branchenexperten
• Realitätsnahe Industrieprojekte
• Flexibilität bei der Wahl der Online-Kurse
• Dedizierte Mentoring-Sitzung von unseren Industrieexperten

Abgedeckte Fertigkeiten

• Keras und TensorFlow Framework
• PyTorch und seine Elemente
• Bild-Klassifizierung
• Künstliche neuronale Netze
• Autoencoder
• Tiefe neuronale Netze
• Konventionelle neuronale Netze
• Rekurrente neuronale Netze
• ADAM Adagrad und Momentum

Überblick über das Programm

Dieser Deep-Learning-Kurs mit TensorFlow-Zertifizierungsschulung wurde von Branchenführern entwickelt und an den neuesten Best Practices ausgerichtet. Sie werden Deep-Learning-Konzepte und -Modelle unter Verwendung der Keras- und TensorFlow-Frameworks in diesem TensorFlow-Kurs beherrschen. Lernen Sie, Deep-Learning-Algorithmen mit unserem TensorFlow-Trainingskurs zu implementieren und bereiten Sie sich auf eine Karriere als Deep-Learning-Ingenieur vor. Erwerben Sie unsere Deep-Learning-Zertifizierung und verschaffen Sie sich bei Ihrem nächsten Vorstellungsgespräch einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern.

Die Nachfrage nach erfahrenen Deep-Learning-Ingenieuren steigt in einer Vielzahl von Branchen, so dass dieser Deep-Learning-Kurs mit Keras und Tensorflow-Zertifizierungskurs sehr gut für Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau geeignet ist. Wir empfehlen diesen Deep Learning Zertifizierungskurs insbesondere für Software-Ingenieure, Data Scientists, Datenanalysten und Statistiker mit Interesse an Deep Learning.

Die Nachfrage nach erfahrenen Deep-Learning-Ingenieuren wächst in einer Vielzahl von Branchen, so dass sich dieses Deep-Learning-Zertifizierungstraining mit Keras und Tensorflow sehr gut für Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau eignet. Wir empfehlen dieses Deep Learning-Zertifizierungstraining insbesondere für Software-Ingenieure, Data Scientists, Datenanalysten und Statistiker mit Interesse an Deep Learning.

Programm-Merkmale:

• 34 Stunden Blended Learning
• Ein industriebasiertes Abschlussprüfungsprojekt
• Interaktives Lernen mit integrierten Jupyter-Notebooks und Übungen
• Dedizierte Mentorensitzung von Industrieexperten

Art der Durchführung dieses Schulungsprogramms

Das Programm bietet eine einzigartige "Blended Learning"-Lösung: E-Learning mit integriertem Online-Selbststudium und Live-Kursen im virtuellen Klassenzimmer. Zusätzlich zum E-Learning werden Sie während der Online-Klassenzimmer-Sitzungen mit dem Trainer und anderen Teilnehmern interagieren. Sie können alle Ihre Fragen stellen. Wenn Sie teilnehmen möchten, können Sie an einer Reihe von Sitzungen teilnehmen, die wir auch aufzeichnen. So verpassen Sie nie die Gelegenheit zur Teilnahme.

Zielpublikum:

• Software- und IT-Fachleute, die sich für Analytik interessieren
• Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftler
• Wirtschaftsanalytiker/Datenanalysten, die Deep-Learning-Techniken verstehen wollen
• Statistiker mit Interesse an Deep Learning

Wichtigste Lernergebnisse:

Nach Abschluss dieses Deep-Learning-Kurses werden Sie in der Lage sein, Folgendes zu erreichen:

• Verstehen der Konzepte von Keras und TensorFlow, der wichtigsten Funktionen, Operationen und der Ausführungspipeline.
• Sie können Deep-Learning-Algorithmen implementieren, neuronale Netze verstehen und die Ebenen der Datenabstraktion durchlaufen.
• Beherrschen und Verstehen fortgeschrittener Themen wie Faltungsneuronale Netze, rekurrente neuronale Netze, Training tiefer Netze und High-Level-Schnittstellen.
• Keras und TensorFlow verwenden, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen und die Ergebnisse zu interpretieren.
• Verstehen der Sprache und der grundlegenden Konzepte künstlicher neuronaler Netze, der Anwendung von Autoencodern und Pytorch und seiner Elemente.
• Lösen Sie Probleme und verbessern Sie Deep-Learning-Modelle
• Ihr eigenes Deep-Learning-Projekt erstellen
• Unterscheiden Sie zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und künstlicher Intelligenz.

Nach erfolgreichem Abschluss des Deep Learning-Kurses mit TensorFlow-Zertifizierungsschulung erhalten Sie ein in der Industrie anerkanntes Deep Learning-Zertifizierungsschulungsabschlusszertifikat, das lebenslang gültig ist.

Details und Kriterien der Zertifizierung:

Mindestens 85 Prozent Anwesenheit bei einem virtuellen Live-Klassenzimmer.
Eine Punktzahl von mindestens 75 Prozent in der abschließenden Kursbewertung
Erfolgreiche Bewertung des Projekts am Ende des Kurses

Syllabus des Kurses:

Lektion 01 - Kurseinführung

• Einführung

Lektion 02 - KI und Deep Learning in der Führung

• Was ist KI und Deep Learning?
• Kurze Geschichte der KI
• Zusammenfassung: SL, UL und RL
• Deep Learning: Erfolge im letzten Jahrzehnt
• Demo und Diskussion: Objekterkennung für selbstfahrende Autos
• Anwendungen von Deep Learning
• Herausforderungen des Deep Learning
• Demo und Diskussion: Stimmungsanalyse mit LSTM
• Vollständiger Zyklus eines Deep Learning-Projekts
• Wichtigste Ergebnisse
• Wissensüberprüfung

Lektion 03 - Künstliches Neuronales Netzwerk

• Biologisches Neuron versus Perzeptron
• Seichtes neuronales Netzwerk
• Training eines Perceptrons
• Demo-Code #1: Perceptron (lineare Klassifizierung)
• Backpropagation
• Die Rolle von Aktivierungsfunktionen und Backpropagation
• Demo Code #2: Aktivierungsfunktion
• Demo Code #3: Backpropagation Veranschaulichung
• Optimierung
• Regularisierung
• Fehlerhafte Schicht
• Demo-Code #4: Dropout-Darstellung, Ende der Übung (Klassifizierungs-Kaggle-Datensatz)
• Wichtigste Ergebnisse
• Wissensüberprüfung
• Ende des Projekts

Lektion 04 - Tiefe neuronale Netze & Werkzeuge

• Tiefe neuronale Netze: Warum und Anwendungen
• Entwerfen eines tiefen neuronalen Netzwerks
• Wie wählt man seine Verlustfunktion?
• Werkzeuge für Deep Learning-Modelle
• Keras und seine Elemente
• Demo-Code #5: Erstellen eines Deep-Learning-Modells mit Keras
• Tensorflow und sein Ökosystem
• Demo-Code #6: Aufbau eines Deep-Learning-Modells mit Tensorflow
• TFlearn
• Pytorch und seine Elemente
• Demo-Code #7: Erstellung eines Deep-Learning-Modells mit Pytorch
• Demo-Code #8: Übung am Ende der Lektion
• Wichtige Ergebnisse
• Wissensüberprüfung
• Ende der Lektion Projekt

Lektion 05 - Optimierung, Abstimmung und Interpretierbarkeit von tiefen neuronalen Netzen

• Optimierungsalgorithmen
• SGD, Momentum, NAG, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam
• Demo-Code #9: MNIST-Datensatz
• Batch-Normalisierung
• Demo-Code #10
• Explodierende und verschwindende Farbverläufe
• Abstimmung der Hyperparameter
• Demo-Code #11
• Interpretierbarkeit
• Demo Code#12: MNIST- Ende des Projekts mit Interpretationslektionen
• Breite vs. Tiefe
• Wichtige Ergebnisse
• Wissens-Check
• Ende des Projekts

Lektion 06 - Faltungsneuronales Netz

• Erfolg und Geschichte
• Entwurf und Architektur eines CNN-Netzwerks
• Demo-Code #13: Keras
• Demo-Code #14: Klassifizierung von zwei Arten von Bildern (Kaggle), mit Keras
• Tiefe revolutionäre Modelle
• Wichtige Ergebnisse
• Wissen prüfen
• Ende des Projekts

Lektion 07 - Rekurrente neuronale Netze

• Daten sequenzieren
• Sinn für Zeit
• Einführung in RNN
• Demo-Code #15: Aktienkursvorhersage mit RNN
• LSTM (Datensatz Einzelhandel Kaggle)
• Demo Code #16:
• Worteinbettung und LSTM
• Demo Code #17: Stimmungsanalyse (Filmkritik)
• GRUs
• LSTM vs. GRUs
• Demo-Code #18: Filmkritik (Kaggle), LSTM-Projekt)
• Wichtigste Schlussfolgerungen
• Wissens-Check
• Ende des Projekts

Lektion 08 - Autoencoder

• Einführung in Autoencoder
• Anwendungen von Autoencodern
• Autoencoder für die Erkennung von Anomalien
• Demo-Code #19: Autoencoder-Modell für MNIST-Daten
• Wichtigste Schlussfolgerungen
• Wissensüberprüfung
• Ende des Projekts

Abschlussprojekt des Kurses:

Projekt: Tierklassifizierungsmodell mit CNN

Der Kurs beinhaltet ein reales Industrieprojekt. Die erfolgreiche Bewertung des folgenden Projekts ist Teil der Zertifizierungskriterien:

In diesem Projekt werden Sie ein CNN-Modell erstellen, das die gegebenen Bilder von Haustieren korrekt in Bilder von Hunden und Katzen klassifiziert. Die Codevorlage ist mit wesentlichen Codeblöcken vorgegeben. TensorFlow kann verwendet werden, um die Daten zu trainieren und den Genauigkeitswert auf den Testdaten zu berechnen.