Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Целевые группы:

Offen für alle

Профессиональные условия:

Um unserem Kurs gut folgen zu können, solltet ihr allerdings folgende Kenntnisse mitbringen: -Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python. -Mathekenntnisse auf Abiturniveau.

Технические условия:

Keine besonderen Anforderungen.

Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:

keine Angaben

Содержание

Über "Neuronale Netze", "Artificial Intelligence" und "Deep Learning" reden heute alle. Jeder möchte künstliche Intelligenz nutzen, doch wie fange ich am besten damit an?

In diesem Kurs werden wir künstliche neuronale Netze, die Grundlage künstlicher Intelligenz, sowohl theoretisch als auch praktisch einführen. Dabei wollen wir genauer untersuchen, wie solche Netze funktionieren und wie man sie entwickeln und einsetzen kann. Der Kurs beinhaltet theoretische Grundlagen, praktische Übungen und weiterführende Exkurse, unter anderem in die Algorithmen, welche zum Trainieren von neuronalen Netzen verwendet werden. Anschließend werden wir lernen, wie ein Netz für verschiedene Einsatzzwecke optimiert werden kann und wie wir auch mit wenig Trainingsdaten Erfolge erzielen können. Am Ende zeigen wir, wie ihr selbst ein gutes Netz für ein eigenes Problem trainieren könnt.

Ziel des Kurses ist es, ein Verständnis von künstlichen neuronalen Netzen und deren Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten zu schaffen.