Deep Learning, Neuronale Netze und TensorFlow 2 in Python

Dieser umfassende Kurs über maschinelles Lernen, neuronale Netze und künstliche Intelligenz vermittelt den Teilnehmern ein solides Verständnis der wichtigsten Techniken und Methoden in diesen Bereichen. Im Gegensatz zu anderen Tutorials, die nur ein paar Zeilen Code lehren, konzentriert sich dieser Kurs auf die Entwicklung und Implementierung der grundlegenden Bausteine neuronaler Netze. Die Teilnehmer lernen, wie sie TensorFlow 2 und TensorBoard effektiv nutzen können, um ihre eigenen neuronalen Netze zu entwickeln und zu trainieren.

Der Kurs behandelt die digitale Bildverarbeitung und den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNN) zur Mustererkennung in Bildern. Moderne Netzwerkarchitekturen wie ResNet und DenseNet werden ebenfalls erforscht. Die Theorie und Praxis rekurrenter neuronaler Netze (RNN) und des Langzeitgedächtnisses (LSTM) werden behandelt, die für sequentielle und zeitabhängige Daten unerlässlich sind. Eine Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) versetzt die Teilnehmer in die Lage, Textdaten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Insgesamt vermittelt dieser Kurs den Teilnehmern die notwendigen Fähigkeiten, um moderne Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning zu entwickeln und einzusetzen. Der Kurs behandelt Themen wie Grundlagen des maschinellen Lernens, Grundlagen neuronaler Netze, Funktionen von TensorFlow 2 und TensorBoard, Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung, CNN, moderne Netze wie ResNet und DenseNet, RNN, LSTM und Einführung in NLP. Nehmen Sie noch heute an diesem Kurs teil, um ein Profi in der Technologie von morgen zu werden!

Kurslink: https://www.udemy.com/course/deep-learning-grundlagen-neuronale-netzwerke-mit-tensorflow/