In diesem Modul führen wir Sie in TensorFlow ein, ein leistungsfähiges Framework zum Aufbau und Training von Deep Learning Modellen. Sie werden lernen, wie Sie TensorFlow in praktischen Anwendungen implementieren können, wobei wir uns auf ein Beispiel zur Klassifizierung von Texten mit RNNs konzentrieren. Außerdem werden wir TensorFlow mit anderen beliebten Deep Learning Frameworks vergleichen, um seine Stärken und einzigartigen Merkmale hervorzuheben.

In diesem Modul werden wir Sie durch Ihr erstes Projekt führen: die Erstellung eines Buchschreibers mit RNNs. Sie werden lernen, Daten zuzuordnen, die RNN-Architektur vorzubereiten und das Modell mit TensorFlow zu trainieren. Am Ende werden Sie in der Lage sein, kohärenten Text zu erzeugen und eine Aktivität abzuschließen, um einen Textgenerator auf Wortebene zu erstellen.

In diesem Modul werden wir das Projekt der Vorhersage von Aktienkursen in Angriff nehmen. Sie werden lernen, das Problem zu definieren, einen Datensatz zu erstellen und vorzubereiten und ein RNN-Modell zu trainieren. Durch praktische Übungen werden Sie Erfahrungen mit der Bewertung der Leistung des Modells und der Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes für die Vorhersage von Aktienkursen sammeln.

In diesem Modul stellen wir Ihnen weiterführende Literatur und Ressourcen zur Verfügung, mit denen Sie Ihr Wissen über den Kurs hinaus erweitern können. Sie werden Zugang zu kuratierten Materialien haben, die Ihr fortlaufendes Lernen und die Beherrschung von Rekurrenten neuronalen Netzen und deren Anwendungen unterstützen werden.