Der Kurs "Einführung in neuronale Netze" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze und stattet die Lernenden mit grundlegenden Fähigkeiten im Bereich Deep Learning und maschinelles Lernen aus. Tauchen Sie ein in die Mathematik, die den Algorithmen neuronaler Netze zugrunde liegt, und erkunden Sie die Optimierungstechniken, die ihre Leistung verbessern. Sie sammeln praktische Erfahrungen beim Training von Machine-Learning-Modellen mit Gradientenabstieg und evaluieren deren Effektivität in praktischen Szenarien. Sie werden sich auch mit der Architektur von Feedforward-Neuronalen Netzen und den innovativen Techniken zur Vermeidung von Overfitting, wie Dropout und Regularisierung, beschäftigen. Der Kurs legt einen besonderen Schwerpunkt auf Convolutional Neural Networks (CNNs) und zeigt deren Anwendungen in Bereichen wie Computer Vision und Bildverarbeitung auf. Beispiele aus der Praxis und Erkenntnisse aus der Forschung helfen Ihnen, mit den Fortschritten im Bereich der neuronalen Netze Schritt zu halten und bereiten Sie darauf vor, innovative Lösungen für neue Herausforderungen vorzuschlagen. Dieser Kurs bietet die Werkzeuge und das Wissen, um Ihr Fachwissen über Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens zu erweitern.