Einführung in Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras

Dieser Workshop erklärt die Grundlagen von Deep Learning und die typischen Netzwerk-Arten und -Architekturen .

Für die Umsetzung kommen Python, Jupyter-Noteooks und das neue TensorFlow 2 mit seiner Keras-API zum Einsatz. Alle Übungen finden Colab-Notebooks statt. Es muss nichts lokal installiert werden. Die Teilnehmer brauchen lediglich einen Laptop, einen Chrome-Browser, ein Google-Login und Zugang zum Internet. Grundlegende Programmiererfahrung in einer beliebigen objektorientierten Sprache sind die einzigen Voraussetzung.

Teil 1: Einführung in die Grundidee von Deep Learning
* Fallbeispiel
* Wie funktioniert Machine Learning?
* Wie funktionieren künstliche Neuronen?

Teil 2: Netzwerke für strukturierte Daten (Fully Connected Layers)
* Welche Netzwerkart eignet sich für strukturierte Daten?
* Wie stellt man sicher, dass das Netzwerk generalisiert?

Teil 3: Netzwerke für Sequenzen und Texte (Embeddings und Recurrent Layers)
* Übersetzen von einer Sequenz in eine andere
* Fortschreiben von Sequenzen
* Kodierung von Texten in Sequenzen von Embeddings

Teil 4: Netzwerke für Bilder (Convolutional Layers)
* Was ist das besondere an Bildern?
* Wie funktionieren Convolutional Layers?
* Welche Architekturen gibt es und wie sind die aufgebaut?

Vorkenntnisse

Grundlegende Programmiererfahrung in einer beliebigen objektorientierten Sprache sind die einzigen Voraussetzungen.

Lernziele

Grundverständnis für Deep Learning und was man damit machen kann

 

Speaker

 

Oliver Zeigermann Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach. Oliver hat über Jahrzehnte in vielen unterschiedlichen Sprachen und mit vielen Technologien Software entwickelt. In den letzten Jahren ist er wieder tiefer in den Bereich Machine Learning eingestiegen. Er knüpft damit an sein Studium der Künstlichen Intelligenz in den 90er-Jahren an.

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