Möchten Sie eine Karriere im Bereich Deep Learning beginnen? Dann suchen Sie nicht weiter. Dieser Kurs führt Sie in das Feld des Deep Learning ein und hilft Ihnen, viele Fragen zu beantworten, die sich heutzutage stellen, z.B. was ist Deep Learning und wie unterscheiden sich Deep Learning-Modelle von künstlichen neuronalen Netzen? Sie lernen die verschiedenen Deep-Learning-Modelle kennen und erstellen Ihr erstes Deep-Learning-Modell mit Hilfe der Keras-Bibliothek. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage: - zu beschreiben, was ein neuronales Netzwerk ist, was ein Deep-Learning-Modell ist und worin der Unterschied zwischen ihnen besteht; - ein Verständnis für nicht überwachte Deep-Learning-Modelle wie Autocoder und Restricted Boltzmann Machines zu demonstrieren; - ein Verständnis für überwachte Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks und Recurrent Networks zu demonstrieren; - Deep-Learning-Modelle und Netzwerke mit Hilfe der Keras-Bibliothek zu erstellen.
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Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Alex Aklson
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(1,640 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
- Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: keras
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie spannende Anwendungen von Deep Learning kennen und erfahren, warum jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, um Deep Learning zu lernen. Sie werden auch etwas über neuronale Netzwerke erfahren und wie die meisten Deep Learning-Algorithmen von der Funktionsweise unseres Gehirns und der Datenverarbeitung durch die Neuronen inspiriert sind. Schließlich werden Sie erfahren, wie neuronale Netzwerke Daten durch das Netzwerk weiterleiten.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul lernen Sie den Algorithmus des Gradientenabstiegs kennen und erfahren, wie Variablen im Hinblick auf eine definierte Funktion optimiert werden. Sie lernen auch etwas über Backpropagation und wie neuronale Netze lernen und ihre Gewichte und Verzerrungen aktualisieren. Darüber hinaus lernen Sie das Problem des verschwindenden Gradienten kennen. Schließlich lernen Sie etwas über Aktivierungsfunktionen.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Deep Learning-Bibliotheken kennen, nämlich Keras, PyTorch und TensorFlow. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit der Keras-Bibliothek Regressions- und Klassifikationsmodelle erstellen können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie den Unterschied zwischen flachen und tiefen neuronalen Netzen kennen. Außerdem lernen Sie etwas über Faltungsnetzwerke und wie Sie diese mit der Keras-Bibliothek aufbauen. Schließlich lernen Sie auch etwas über rekurrente neuronale Netze und Autoencoder.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul schließen Sie den Kurs mit einer abschließenden Aufgabe ab, bei der Sie die Keras-Bibliothek verwenden, um ein Regressionsmodell zu erstellen und mit der Tiefe und Breite des Modells zu experimentieren.
Das ist alles enthalten
1 Video1 peer review
Dozent
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 9. Juni 2023
Geprüft am 9. Okt. 2019
Geprüft am 30. Juni 2022
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Häufig gestellte Fragen
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