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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für 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: Modell-Bereitstellung
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Faltungsneuronale Netzwerke
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Anwendungs-Rahmenwerke
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
Wichtige Details

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2 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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
Dieses umfassende Deep Learning-Programm vermittelt Ihnen fortgeschrittene Kenntnisse in TensorFlow, Keras, rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und neuronalen Netzen. Sie lernen, modernste KI-Modelle und Frameworks zu implementieren, um reale Herausforderungen zu bewältigen und wirkungsvolle Innovationen voranzutreiben. Unter der 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.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Erforschen Sie neuronale Netzwerke, RNNs und LSTMs und implementieren Sie Deep Learning-Modelle mit Keras.
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
TensorFlow und PyTorch gehören zu den beliebtesten Frameworks für Deep Learning und bieten robuste Bibliotheken, Unterstützung durch die Community und Flexibilität beim Aufbau und Training neuronaler Netzwerke.
Beginnen Sie mit den Grundlagen der KI und des Maschinellen Lernens und gehen Sie dann zu Neuronalen Netzen und Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch über. Praktische Übungen mit Projekten und Online-Kurse können das Lernen beschleunigen.
Die drei Arten des Lernens sind das überwachte Lernen (mit gekennzeichneten Daten), das unüberwachte Lernen (mit nicht gekennzeichneten Daten) und das bestärkende Lernen (Training durch Belohnungen und Strafen).
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,

