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In diesem Modul werden Sie sich mit den Kernmechanismen neuronaler Netze auseinandersetzen. Sie werden erkl盲ren, wie Modelle Gradientenabstiegsalgorithmen optimieren und Backpropagation erforschen. Au脽erdem werden Sie zeigen, wie Sie Herausforderungen mit dem Problem des verschwindenden Gradienten angehen. Schlie脽lich werden Sie in diesem Modul mit Aktivierungsfunktionen als L枚sungen vertraut gemacht. Anhand praktischer 脺bungen sehen Sie, wie sich verschiedene Aktivierungsfunktionen auf das Lernen auswirken, und erhalten so das Wissen, um effektive Deep-Learning-Modelle zu entwerfen und zu trainieren.

In diesem Modul werden Sie die Anwendungen von Deep Learning mit der Keras-Bibliothek erkunden. Au脽erdem erhalten Sie Einblicke in die Rolle von Keras und anderen Deep-Learning-Bibliotheken bei der Modellentwicklung. Dieses Modul f眉hrt Sie durch die Erstellung und das Training von Regressions- und Klassifikationsmodellen mit Keras. Die praktischen 脺bungen in diesem Modul bieten reale Datens盲tze zur Implementierung und Bewertung von Deep-Learning-Modellen 蹿眉谤 verschiedene Vorhersageaufgaben.

In diesem Modul besch盲ftigen Sie sich mit fortgeschrittenen Deep-Learning-Architekturen und -Techniken unter Verwendung der Keras-Bibliothek. Sie werden zwischen flachen und tiefen neuronalen Netzen unterscheiden und ihre jeweiligen Komplexit盲ten und Anwendungen verstehen. Sie werden auch Faltungsneuronale Netze (CNNs) 蹿眉谤 Bildverarbeitungsaufgaben erforschen und eine Anleitung 蹿眉谤 die Implementierung von CNNs mit Keras erhalten. Sie werden rekurrente neuronale Netze (RNNs) 蹿眉谤 sequentielle Daten und Transformationsmodelle erforschen, die die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache (NLP) revolutioniert haben. Au脽erdem lernen Sie Autoencoder 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen und vortrainierte Modelle kennen, um die Leistung zu verbessern und die Trainingszeit zu reduzieren. Die praktischen 脺bungen in diesem Modul vermitteln Ihnen ein praktisches Verst盲ndnis 蹿眉谤 verschiedene Deep-Learning-Modelle und Transformer in Keras.

In diesem abschlie脽enden Modul werden Sie alle F盲higkeiten, die Sie w盲hrend des Kurses erworben haben, anwenden und demonstrieren. In diesem Modul werden Sie Ihr Wissen durch ein Abschlussprojekt konsolidieren, das zentrale Deep-Learning-Konzepte wie Bildklassifizierung und Beschriftungserstellung mit Keras integriert. Nach Abschluss des Projekts werden Sie Ihre Reise durch den Kurs reflektieren und die n盲chsten Schritte 蹿眉谤 weiteres Wachstum im Deep Learning verstehen.