Das wirst du lernen in diesem Kurs
- Verstehen, wie Neuronale Netze funktionieren
- Baue dann dein eigenes Neuronales Netzwerk mit Python auf!
- Benutze TensorFlow 2 für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben
- Du wirst TensorFlow 2 zudem für die Bildklassifikation mit faltenden neuronalen Netzen (eng. Convolutional Neural Networks) verwenden
- Außerdem lernst du die Zeitreihenanalyse mit wiederkehrenden neuronalen Netzen (eng. Recurrent Neural Networks) in TensorFlow 2.
- Weiter verwenden wir TensorFlow 2 und Autoencoder zur Lösung von Machine Learning Problemen
- Wir zeigen dir, was Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen) mit OpenAI Gym ist und
- erstellen dann Erzeugende Generische Netzwerke (eng. Generative Adversarial-Networks) mit TensorFlow 2
- Zuletzt nutzen wir die Keras-API, um schnell Modelle zu erstellen, die auf Tensorflow 2 ausgeführt werden
- Zusätzlich hierzu sind auch alle Lektionen des Vorgängerkurses kostenlos enthalten, mit TensorFlow 1! Also 2 Kurse in 1!
Anforderungen
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
- Grundkenntnisse in Mathematik oder Statistik (Mittelwert, Standardabweichung, etc.) Schau dir dazu gerne unseren Statistikkurs an.
- Motivation für das Lernen einer komplexen Materie
Jetzt Deep Learning Grundlagen mit TensorFlow 2 und Keras belegen
Erfahrungsberichte
4.5
Dozentenbewertung
2.629+ Teilnehmer
Udemy
“War ein toller Kurs und konnte mir durch diesen Kurs ein Verständnis über Neuronale Netzwerke verschaffen! Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. Zunächst wird die Theorie erklärt, darauf folgt ein Bespiel und schließlich eine Übungsaufgabe… Besonders toll finde ich, dass auch die Folien entahlten sind!”
Kursbeschreibung
Jetzt Deep Learning Grundlagen mit TensorFlow 2 und Keras belegen