Deep Learning revolutioniert viele Bereiche, darunter Computer Vision, nat眉rliche Sprachverarbeitung und Robotik. Dar眉ber hinaus ist Keras, eine in Python geschriebene High-Level-API 蹿眉谤 neuronale Netze, zu einem wesentlichen Bestandteil von TensorFlow geworden und macht Deep Learning zug盲nglich und einfach. Die Beherrschung dieser Techniken wird Ihnen viele M枚glichkeiten in Forschung und Industrie er枚ffnen.
Deep Learning mit Keras und Tensorflow
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Deep Learning mit Keras und Tensorflow
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Samaya Madhavan
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Was Sie lernen werden
Benutzerdefinierte Schichten und Modelle in Keras erstellen und Keras mit TensorFlow 2.x integrieren
Entwicklung fortgeschrittener Faltungsneuronaler Netze (CNNs) mit Keras
Entwicklung von Transformer-Modellen 蹿眉谤 sequentielle Daten und Zeitreihenvorhersagen
Erkl盲rung der Schl眉sselkonzepte des un眉berwachten Lernens in Keras, Deep Q-networks (DQNs) und Reinforcement Learning
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: K眉nstliche neuronale Netze
- Kategorie: Keras (Bibliothek 蹿眉谤 Neuronale Netze)
- Kategorie: Verarbeitung nat眉rlicher Sprache
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Un眉berwachtes Lernen
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieses Modul bietet einen 脺berblick 眉ber die erweiterten Funktionen von Keras. Es wird die funktionale API von Keras 蹿眉谤 die Erstellung komplexer Modelle behandelt. Es umfasst auch die Erstellung von benutzerdefinierten Schichten und Modellen in Keras. Dann beschreibt das Modul die Integration von Keras mit TensorFlow 2.x 蹿眉谤 erweiterte Funktionalit盲t. Sie werden das Gelernte in Labor眉bungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema2 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie, fortgeschrittene Faltungsneuronale Netze (CNNs) mit Keras zu entwickeln. Sie werden Techniken zur Datenerweiterung mit Keras erlernen. Dar眉ber hinaus werden Sie Transfer Learning mit Keras implementieren und vortrainierte Modelle nutzen. Schlie脽lich werden Sie lernen, wie Sie TensorFlow zur Verbesserung der Bildverarbeitungsf盲higkeiten einsetzen k枚nnen. Sie werden das Gelernte in 脺bungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lekt眉re4 Aufgaben3 App-Elemente1 Diskussionsthema2 Plug-ins
Dieses Modul behandelt den Aufbau und das Training fortgeschrittener Transformers mit Keras. Sie werden Transformer-Modelle 蹿眉谤 sequentielle Daten und Zeitreihen mit TensorFlow mit Keras weiterentwickeln. Dar眉ber hinaus lernen Sie, fortgeschrittene Transformer-Techniken 蹿眉谤 die Texterzeugung zu implementieren. Sie werden das Gelernte in Labs anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lekt眉re3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie die Prinzipien des un眉berwachten Lernens in Keras kennen. Sie werden lernen, Autoencoder und Diffusionsmodelle zu erstellen und zu trainieren. Dar眉ber hinaus werden Sie generative adversarische Netzwerke (GANs) mit Keras entwickeln und TensorFlow 蹿眉谤 fortgeschrittene un眉berwachte Lernaufgaben integrieren. Sie werden das Gelernte in Praktika anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lekt眉re3 Aufgaben3 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie fortgeschrittene Techniken in Keras 蹿眉谤 die Modellentwicklung kennen. Sie werden benutzerdefinierte Trainingsschleifen erstellen und Modelle mit Keras optimieren sowie Hyperparameter-Tuning mit Keras Tuner durchf眉hren. Schlie脽lich lernen Sie die Verwendung von TensorFlow 蹿眉谤 die Modelloptimierung und benutzerdefinierte Trainingsschleifen. Sie werden das Gelernte in 脺bungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lekt眉re3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Reinforcement Learning und seine Anwendungen in Keras kennen. Das Modul behandelt auch die Q-Learning-Algorithmen mit Keras. Sie werden tiefe Q-Netze (DQNs) mit Keras 蹿眉谤 fortgeschrittene Reinforcement-Learning-Aufgaben entwickeln und trainieren. Sie werden das Gelernte in Labs anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lekt眉re2 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul werden Sie das Abschlussprojekt durchf眉hren und die Abschlusspr眉fung ablegen.
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1 Video2 Lekt眉ren1 peer review2 App-Elemente2 Plug-ins
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
Bewertungen von Lernenden
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PD
4
Gepr眉ft am 5. Jan. 2020
Very clear explanation and well organized course. I give 4 stars because videos of Week 5 are missing the audio and subtitles.
RR
4
Gepr眉ft am 26. Juli 2020
Nice course to introduce you to more advanced neural network algorithms, I wish the evaluations were more challenging and based on practical exercises... there is no final assignment either.
BK
5
Gepr眉ft am 19. Mai 2025
It is a very detailed course for those looking for learning more about Keras and Tensorflow.
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