Deep Learning mit Python und Keras

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Deep Learning mit Python und Keras" erhalten Sie einen guten Überblick über Deep Learning Szenarien. Sie wissen nach dem Seminar, wie Sie die Deep Learning Modelle konkret mittels einer Deep Learning Bibliothek in Python umsetzen. Damit wird ein solides Fundament für die Übertragung auf eigene Probleme und eigene firmenspezifische Unternehmensdaten im Arbeitsalltag geschaffen.

Es kommen sogenannte Jupyter-Notebooks mit fertigen Codezellen zum Einsatz. Im Praxisteil wird ein kurzer Crashkurs zur Python-Syntax durchgeführt. Jupyter-Notebooks werden seit Jahren in der Lehre rund um das Thema Machine Learning und im Speziellen für die Lehre im Bereich Deep Learning erfolgreich und hochproduktiv eingesetzt. Jupyter-Notebooks erlauben mit funktionierenden Code spielerisch zu experimentieren und den Code auf die eigenen Anforderungen schnell anzupassen

Zielgruppe

• Alle, die ihr Verständnis von Deep/Machine Learning vertiefen wollen

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Programmierung

Agenda

Theorie-Block 1: Einführung

• Deep Learning: Nur ein Hype?
• Was ist überhaupt Deep Learning, Machine Learning und Künstliche Intelligenz?
• Was kann man mit Deep Learning machen? Anwendungsmöglichkeiten
• Wieso erst jetzt der Deep Learning Durchbruch?

Praxis-Block 1: Fallstudie

• Wie kann ich ein Deep Learning Modell aus bestehenden Unternehmensdaten lernen?
• Konkretes Beispiel: Verkaufspreise mit Deep Learning Modellen vorhersagen

Theorie-Block 2: Maschinelles Lernen

• Wie funktioniert maschinelles Lernen allgemein?
• Wie funktioniert maschinelles Lernen speziell bei Deep Learning?
• Vorstellung weiterer Modelle: CNNs, LSTMs, GANs, Transformer

Praxis-Block 2: Fallstudie

• Wie kann ich mein Deep Learning Modell noch verbessern?
• Optimierungsmöglichkeiten für Deep Learning Modelle: Ihre Vor- und Nachteile
• Konkretes Beispiel: Ausfall einer Maschine vorhersagen (Predictive Maintenance)

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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Kundenbewertungen

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