Entdecke Deep-Learning-Anwendungen

Deep Learning ist die Technik des maschinellen Lernens, die hinter den coolsten Funktionen in der Robotik, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bilderkennung und der künstlichen Intelligenz steckt. In diesem 4-stündigen Kurs lernst du ganz praktisch, wie du deine Python-Kenntnisse mit der Keras 2.0-Bibliothek für Deep Learning einsetzen kannst.

Entdecke Keras-Modelle mit einem Bibliotheksmitwirkenden

Dieser Deep-Learning-Kurs wird von Dan Becker, einem ehemaligen Datenwissenschaftler bei Google und Mitwirkender an Keras, geleitet und beschäftigt sich mit neuronalen Netzmodellen und wie man damit Vorhersagen treffen kann. Die ersten Kapitel helfen dir, die Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung besser zu verstehen und wie sie in der Praxis funktionieren.

Die Keras-Bibliothek ist eine Python-Bibliothek, die dir beim Entwickeln und Überprüfen von Deep-Learning-Modellen hilft. Wie viele Python-Bibliotheken ist es kostenlos, Open Source und echt benutzerfreundlich. Du startest mit dem Erstellen eines Keras-Modells und lernst, wie du es kompilierst, anpasst und klassifizierst, bevor du Vorhersagen machst. Wenn du diesen Kurs abgeschlossen hast, hast du alles, was du brauchst, um tiefe neuronale Netzwerke aufzubauen und mit der Zeit mit breiteren und tieferen Netzwerken zu experimentieren.

Tauche tiefer in Deep Learning ein

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Lernpfade zu maschinellem Lernen und Deep Learning. Er bietet dir klare Wege, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen in diesem Bereich auszubauen, sobald du den Einführungskurs abgeschlossen hast – egal, ob du ein persönliches Projekt abschließen oder eine Karriere als Machine Learning Scientist anstrebst.

Vergleich von neuronalen Netzmodellen mit klassischen Regressionsmodellen

Einführung in Deep Learning mit Python

Interaktive Übung