Dieses umfassende Deep Learning-Programm vermittelt Ihnen fortgeschrittene Kenntnisse in TensorFlow, Keras, rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und neuronalen Netzen. Sie werden lernen, modernste KI-Modelle und Frameworks zu implementieren, um reale Herausforderungen zu bewältigen und wirkungsvolle Innovationen voranzutreiben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - TensorFlow und Keras zu beherrschen: Lernen Sie die Architektur, die Funktionen und die Updates von TensorFlow von 1.0 bis 2.0 kennen und verwenden Sie Keras für die Datenverarbeitung und Objekterkennung - Wenden Sie RNNs und LSTMs an: Verstehen Sie rekurrente neuronale Netze, gehen Sie das Gradientenproblem an und implementieren Sie LSTM-Netze (Long Short-Term Memory) für Aufgaben wie die Zeitreihenanalyse und die Verarbeitung natürlicher Sprache. - Erkunden Sie neuronale Netze: Tauchen Sie ein in Feedforward-, Faltungsnetzwerke und rekurrente neuronale Netze, um ihre Anwendungen und Funktionen zu verstehen. - Entwickeln Sie praktische KI-Lösungen: Erstellen und implementieren Sie fortschrittliche KI-Modelle zur Lösung von realen Problemen in verschiedenen Branchen. Unter Anleitung von Experten erwerben Sie die technische Expertise und das praktische Wissen, das Sie benötigen, um im sich schnell entwickelnden Bereich des Deep Learning zu brillieren.

Deep Learning Frameworks und neuronale Netze vereinfacht

Deep Learning Frameworks und neuronale Netze vereinfacht
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI ML mit Deep Learning und überwachten Modellen“

Dozent: Simplilearn Instructor
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beherrschen von TensorFlow und Keras zur Modellbildung und Objekterkennung
Anwendung von RNN- und LSTM-Netzwerken für sequenzielle Datenaufgaben
Erforschung von Feedforward-, Convolutional- und Rekurrenten neuronalen Netzen
Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen zur Lösung realer Herausforderungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Application Frameworks
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details

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2 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module
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