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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Neural Networks
Verständnis von Faltungsnetzwerken
Einrichten Keras
Überblick über Keras Funktionen und Architektur
Überblick über die Keras-Syntax
Verstehen, wie ein Keras-Modell die Schichten organisiert
Konfigurieren des Keras Backends (TensorFlow oder Theano)
Implementieren eines unüberwachten Lernmodells
Analysieren von Bildern mit einem Convolutional Neural Network (CNN)
Daten vorverarbeiten
Trainieren des Modells
Training auf CPU vs GPU vs TPU
Auswerten des Modells
Verwendung eines vortrainierten Deep Learning-Modells
Einrichten eines rekurrenten neuronalen Netzes (RNN)
Fehlersuche am Modell
Sichern des Modells
Einsetzen des Modells
Überwachen eines Keras Modells mit TensorBoard
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Python Programming Erfahrung.
- Erfahrung mit der Linux Befehlszeile.
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
21 Stunden
