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Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
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Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Alex Aklson

Dozent: Alex Aklson

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(1,866 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 10 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning, der Neuronen und der künstlichen neuronalen Netze zur Lösung von Problemen aus der Praxis

  • Erklären Sie die Kernkonzepte und Komponenten neuronaler Netze und die Herausforderungen beim Training tiefer Netze

  • Erstellen Sie Deep-Learning-Modelle für Regression und Klassifizierung mit der Keras-Bibliothek und interpretieren Sie die Leistungsmetriken der Modelle effektiv.

  • Entwicklung fortschrittlicher Architekturen wie CNNs, RNNs und Transformatoren zur Lösung spezifischer Probleme wie Bildklassifizierung und Sprachmodellierung

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Netzwerk Architektur
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Regressionsanalyse

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul werden Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und neuronaler Netze mit Keras erforschen. Dieses Modul führt Sie in die Bedeutung und Anwendungen von Deep Learning ein. Sie werden sich mit der Struktur und Funktion von Neuronen und neuronalen Netzen beschäftigen. Außerdem erforschen Sie künstliche neuronale Netze, wobei Sie deren Architektur und Funktionsweise detailliert beschreiben. Schließlich werden Sie den Vorwärtsausbreitungsprozess bewerten und verstehen, wie sich Daten durch ein Netzwerk bewegen, um Ausgaben zu erzeugen. Darüber hinaus werden Sie ein umfassendes Verständnis dafür erlangen, wie Deep-Learning-Modelle aufgebaut sind und funktionieren.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element1 Plug-in

In diesem Modul werden Sie sich mit den Kernmechanismen neuronaler Netze auseinandersetzen. Sie werden erklären, wie Modelle Gradientenabstiegsalgorithmen optimieren und Backpropagation erforschen. Außerdem werden Sie zeigen, wie Sie Herausforderungen mit dem Problem des verschwindenden Gradienten angehen. Schließlich werden Sie in diesem Modul mit Aktivierungsfunktionen als Lösungen vertraut gemacht. Anhand praktischer Übungen sehen Sie, wie sich verschiedene Aktivierungsfunktionen auf das Lernen auswirken, und erhalten so das Wissen, um effektive Deep-Learning-Modelle zu entwerfen und zu trainieren.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul werden Sie die Anwendungen von Deep Learning mit der Keras-Bibliothek erkunden. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Rolle von Keras und anderen Deep-Learning-Bibliotheken bei der Modellentwicklung. Dieses Modul führt Sie durch die Erstellung und das Training von Regressions- und Klassifikationsmodellen mit Keras. Die praktischen Übungen in diesem Modul bieten reale Datensätze zur Implementierung und Bewertung von Deep-Learning-Modellen für verschiedene Vorhersageaufgaben.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit fortgeschrittenen Deep-Learning-Architekturen und -Techniken unter Verwendung der Keras-Bibliothek. Sie werden zwischen flachen und tiefen neuronalen Netzen unterscheiden und ihre jeweiligen Komplexitäten und Anwendungen verstehen. Sie werden auch Faltungsneuronale Netze (CNNs) für Bildverarbeitungsaufgaben erforschen und eine Anleitung für die Implementierung von CNNs mit Keras erhalten. Sie werden rekurrente neuronale Netze (RNNs) für sequentielle Daten und Transformationsmodelle erforschen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert haben. Außerdem lernen Sie Autoencoder für unüberwachtes Lernen und vortrainierte Modelle kennen, um die Leistung zu verbessern und die Trainingszeit zu reduzieren. Die praktischen Übungen in diesem Modul vermitteln Ihnen ein praktisches Verständnis für verschiedene Deep-Learning-Modelle und Transformer in Keras.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem abschließenden Modul werden Sie alle Fähigkeiten, die Sie während des Kurses erworben haben, anwenden und demonstrieren. In diesem Modul werden Sie Ihr Wissen durch ein Abschlussprojekt konsolidieren, das zentrale Deep-Learning-Konzepte wie Bildklassifizierung und Beschriftungserstellung mit Keras integriert. Nach Abschluss des Projekts werden Sie Ihre Reise durch den Kurs reflektieren und die nächsten Schritte für weiteres Wachstum im Deep Learning verstehen.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 App-Elemente

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Alex Aklson
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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