Deep Learning und neuronale Netze mit Keras

Deep Learning ist die Technologie hinter moderner künstlicher Intelligenz. Ohne klare Grundlagen kann der Einstieg jedoch überwältigend sein. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Einführung in die Welt der künstlichen neuronalen Netze und führt Sie von der grundlegenden Terminologie bis hin zum Aufbau von Modellen, die Muster erkennen und Vorhersagen treffen können. Sie lernen, wie Deep Learning funktioniert und wie Sie es mit einer der beliebtesten und anfängerfreundlichsten Bibliotheken der Branche implementieren können.Durch detaillierte Erklärungen und Übungen mit Codebeispielen werden Sie theoretische Konzepte in funktionierende Modelle umwandeln. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur neuronaler Netze und wie sie Informationen verarbeiten - Konfigurieren Sie Ebenen, Aktivierungsfunktionen und Optimierer innerhalb des Keras-Frameworks - Wenden Sie Datenvorverarbeitungstechniken an, um Informationen für ein effektives Modelltraining vorzubereiten - Trainieren und evaluieren Sie Deep-Learning-Modelle für verschiedene Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben - Üben Sie den Aufbau moderner Architekturen wie Convolutional Neural Networks für die Mustererkennung - Erkunden Sie Techniken zur Modellfeineinstellung und zur Verhinderung von Überanpassungen, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Konzepten, bevor er sich den praktischen Mechanismen der Modellerstellung und Performance-Optimierung widmet. Er ist für Einsteiger gedacht, die einen klaren, textbasierten Weg in das Feld der KI suchen, ohne dass vorherige Deep Learning-Erfahrung erforderlich ist.