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Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

Seminar - GFU Cyrus AG

  • Kompetenzaufbau: Das Unternehmen möchte sicherstellen, dass seine Mitarbeiter über die neuesten Technologien und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning informiert sind.
  • Innovation fördern: Mit den erworbenen Kenntnissen können Mitarbeiter neue Wege finden, Deep Learning in Produkten, Dienstleistungen oder internen Prozessen anzuwenden.
  • Wettbewerbsvorteil: Ein fundiertes Verständnis von Deep Learning kann dem Unternehmen helfen, sich in seinem Marktsegment einen Vorteil gegenüber Konkurrenten zu verschaffen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in Deep Learning
    • Definition von Deep Learning
    • Unterschied zwischen traditionellem Maschinenlernen und Deep Learning
    • Anwendungsgebiete und Beispiele

  • Einführung in Deep Learning Frameworks
    • Warum brauchen wir Frameworks?
    • Training von Modellen
    • Übersicht über gängige Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Theano, etc.

  • TensorFlow - Erste Schritte
    • Installation und Einrichtung
    • TensorFlow Grundkonzepte: Tensoren, Graphen, Sessions
    • Kostenfunktionen und Optimierer
    • Einfaches Beispiel: Lineare Regression

  • PyTorch - Erste Schritte
    • Installation und Einrichtung
    • PyTorch Grundkonzepte: Tensoren, Dynamic Computation Graph
    • Automatisches Differenzieren mit autograd
    • Einfaches Beispiel: Lineare Regression

  • Neural Network Basics
    • Neuronen und Schichten
    • Aktivierungsfunktionen
    • Forward- und Backpropagation

  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
    • Grundkonzepte und Architektur von CNNs
    • Anwendungsgebiete: Bilderkennung, Bildklassifikation

  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Grundkonzepte und Architektur von RNNs
    • Anwendungsgebiete: Zeitreihenanalyse, Textgenerierung

  • Praktische Beispiele mit TensorFlow und PyTorch
    • Bildklassifikation mit CNNs
    • Textklassifikation oder Zeitreihenanalyse mit RNNs

  • Ausblick und weitere Ressourcen
    • Best Practices im Deep Learning: Regularisierung, Dropout, Normalisierung
    • Advanced Deep Learning Techniken: Transfer Learning, GANs, usw.
    • Weiterführende Literatur und Online-Ressourcen




Zielgruppe:
  • Software-Entwickler und Ingenieure: Insbesondere  solche, die sich in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche  Intelligenz spezialisieren oder ihr Wissen in diesen Bereichen erweitern  möchten.
  • Technologie-Manager und Teamleiter: Die die Implementierung von Deep Learning in Projekten oder Produkten in Erwägung ziehen und ein grundlegendes Verständnis der Technologie und ihrer Potenziale haben möchten.
  • Produktmanager: Die in Technologieunternehmen arbeiten und Deep Learning-Features in ihre Produkte integrieren möchten.
  • Berater im Bereich Technologie und Innovation: Die ihre Kunden über Deep Learning-Anwendungen und -Implementierungen beraten möchten.
  • Unternehmer und Start-up-Gründer: Insbesondere wenn sie Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die auf Deep Learning basieren oder diese Technologie nutzen könnten.
Seminarkennung:
S3288
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