Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)
Webinar - 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.
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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
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.
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