Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Наступний запис:
Termin auf Anfrage
Загальна тривалість:
in 4 Wochen
Практика:
Nein
Мови навчання:
  • Deutsch
Вид заходу:
  • Weiterbildung 
Форма проведення:
  • E-Learning 
Час проведення:
  • Abendveranstaltung
  • Tagesveranstaltung
  • Teilzeitveranstaltung
  • Wochenendveranstaltung
Мінімальна кількість учасників:
1
Максимальна кількість учасників:
100000
Ціна:
keine Angaben
Вид документа про освіту:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Випускний екзамен:
Ja
Спеціальність:
keine Angaben
Сертифікати курсу:
  • Nicht zertifiziert
Курс тільки для жінок:
Nein
Догляд за дітьми:
Nein
Посилання на курс:
Інформаційна якість:
Suchportal Standard Plus

Цільові групи:
Offen für alle
Професійні вимоги:
Um unserem Kurs gut folgen zu können, solltet ihr allerdings folgende Kenntnisse mitbringen: -Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python. -Mathekenntnisse auf Abiturniveau.
Технічні вимоги:
Keine besonderen Anforderungen.
Номенклатура агенцій з працевлаштування:
keine Angaben

Зміст

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.

Ми не гарантуємо правильність інформації. Відповідальність за правильність даних несуть виключно освітні організації.

Дата першої публікації: 19.07.2023, дата останнього оновлення: 17.06.2024