Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs enthält jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. Begeben Sie sich auf eine Reise durch die komplizierte Welt des Deep Learning und der neuronalen Netzwerke. Dieser Kurs beginnt mit einer Einführung in die Geschichte und die grundlegenden Konzepte neuronaler Netzwerke, einschließlich Perceptrons und mehrschichtiger Strukturen. Im weiteren Verlauf erforschen Sie die Mechanismen des Trainings neuronaler Netze und lernen dabei Aktivierungsfunktionen und den Backpropagation Algorithmus kennen.
Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze
Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Deep Learning mit Projekten aus der Praxis
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen der Konzepte von Perceptrons und mehrschichtigen neuronalen Netzwerken.
Anwendung von Trainingstechniken, einschließlich Backpropagation und Regularisierung.
Analysieren Sie Convolutional Neural Networks für die Bild- und Videoanalyse.
Evaluieren und erstellen Sie Deep Learning Projekte mit Frameworks wie TensorFlow und Keras.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
- Kategorie: Deep Learning
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Deep Learning mit Projekten aus der Praxis
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- 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 6 Module
In diesem Modul werden wir die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und der neuronalen Netzwerke vorstellen. Wir werden die Geschichte, grundlegende Strukturen wie Perceptrons und den Prozess des Trainings neuronaler Netzwerke erkunden. Außerdem werden wir wichtige Konzepte wie Aktivierungsfunktionen und Repräsentationen behandeln.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren
In diesem Modul werden wir uns mit den Feinheiten künstlicher neuronaler Netze befassen. Wir werden erforschen, wie das menschliche Gehirn diese Netzwerke inspiriert, die detaillierte Funktionsweise von Perceptrons und die Schichten, die neuronale Netze bilden. Außerdem werden wir uns mit der Sigmoid-Funktion und dem Verständnis von MNIST-Daten beschäftigen.
Das ist alles enthalten
18 Videos
In diesem Modul konzentrieren wir uns auf Feed-Forward-Netzwerke, ihre Betriebsarten und die damit verbundenen Dimensionen. Wir werden den für die Batch-Verarbeitung erforderlichen Pseudocode aufschlüsseln und vektorisierte Methoden zur Optimierung des Trainings neuronaler Netze vorstellen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul tauchen wir tief in die Backpropagation ein, eine wichtige Methode für das Training neuronaler Netzwerke. Wir werden die Verlustfunktion einführen, den Backpropagation-Prozess in mehrere Teile aufteilen und damit verbundene Konzepte wie die Sigmoid-Funktion und das Stochastische Gradientenabstiegsverfahren (SGD) behandeln.
Das ist alles enthalten
17 Videos
In diesem Modul werden wir Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Leistung neuronaler Netzwerke behandeln. Wir erkunden Dropout-Methoden, Batch-Normalisierung in mehreren Teilen und stellen Tools wie TensorFlow und Keras vor, die diese Prozesse erleichtern.
Das ist alles enthalten
8 Videos
In diesem Modul werden wir uns mit Convolutional Neural Networks (CNNs) und ihren Anwendungen beschäftigen. Wir besprechen die Ideen hinter CNNs, analysieren, wie sie Bild- und Videodaten verarbeiten, und implementieren wichtige Operationen wie Faltung, Stride, Padding und Pooling. Wir werden auch die Vernetzung von Netzwerken für komplexe Aufgaben behandeln.
Das ist alles enthalten
15 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
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Lernender seit 2018
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