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Seminar Deep Learning mit Python & Keras

Seminar / Training Deep Learning mit Python & Keras

Wie lernen neuronale Netze?

  • Variablen, Modelle und Beziehungen
  • Künstliche Neuronen und neuronale Netze
  • Mathematische Grundlagen des Lernprozesses: Backpropagation, Verlust und Gradientenabstieg

Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren

  • Graphen erstellen mit Tensorflow
  • Bauen und trainieren Sie ein einfaches Netz mit Keras und Tensorflow 
  • Welches Modell ist das richtige? Auswertung und Anpassung von gelernten Modellen.
  • Verwendung von gelernten Modellen zur Klassifikation und Schätzung
  • Speichern und Laden von Modellen
  • Verhindern von Overfitting mit Dropout-Schichten
  • Überwachung des Lernprozesses mit TensorBoard

Maschinelles Sehen: Faltungsneuronale Netze (CNN)

  • Bilddateien als mehrdimensionale Matrizen
  • Faltungsneuronale Netze (CNN)
  • Erstellen und Trainieren von Faltungsschichten mit Keras
  • Verwenden von vortrainierten Schichten

Sequenzdaten: Rekurrente Neuronale Netze (RNN)

  • Zeitreihendaten und Textsequenzen
  • Neuronale Netze mit Speicher (Feedforward vs. RNN)
  • Aufbau von Sequenzdaten mit LSTM (Long Short-Term Memory)
  • Interpretieren von Textdaten mit einbettenden Schichten

Merkmalsextraktion: Aufbereitung von numerischen Daten, Bild- und Textdaten

  • Datendarstellung: Skalare, Vektoren & Matrizen in Numpy
  • Einlesen und Aufbereiten von Daten mit Pandas, Scikit-learn und Keras
  • Qualitative Variablen und Dummy-Sets
  • Standardisierung von Daten
  • Dimensionsreduktion mit PCA
  • Transformieren von Bilddaten
  • Arbeiten mit Textdaten

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

  • Lars Demmel

    Telefon: + 43 (800) 562 711
    E-Mail:

  • Sebastian Löhr

    Telefon: + 43 (800) 562 711
    E-Mail:

Seminardetails

   
Dauer: 4 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr
Preis: Öffentlich und Webinar: € 1.996 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: max. 8 Teilnehmer
Teilnehmer: Technisch interessierte Fachkräfte oder Projektleiter, die eine Einführung in die Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken suchen, um Data-Science-Projekte selbstständig zu gestalten. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Python verfügen. Darüber hinaus sind Kenntnisse grundlegender statistischer Konzepte (z.B. Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Regression) hilfreich.
Standorte: Bregenz, Graz, Innsbruck, Klagenfurt, Linz, Salzburg, Wien
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Inhaus, Webinar
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern; Details
Sprache: Deutsch (Englisch ist bei Firmenseminaren ebenfalls möglich)
Seminarunterlage: Dokumentation auf CD oder Papier
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen im Restaurant - (bei öffentlichen Seminaren)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 43 (800) 562 711

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Innsbruck 4 Tage
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Klagenfurt 4 Tage
Bregenz 4 Tage
Linz 4 Tage
Salzburg 4 Tage
Graz 4 Tage
Wien 4 Tage
Inhaus / Firmenseminar 4 Tage
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Wien 4 Tage
Inhaus / Firmenseminar 4 Tage
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Linz 4 Tage
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