Was lernst du in diesem Kurs?
Während des Kurses lernst du, wie du mit Python und Frameworks wie PyTorch und TensorFlow selbst Deep-Learning-Modelle aufbaust, trainierst und optimierst. Du beginnst mit der Theorie: Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk, was sind Schichten, Aktivierungsfunktionen und Verlustfunktionen? Anschließend arbeitest du mit echten Datensätzen und lernst, wie du Modelle unter anderem auf Klassifikations- und Regressionsprobleme anwendest.
Du arbeitest mit Bild-, Text- und strukturierten Daten und lernst, wie du Eingabedaten aufbereitest, Modelle trainierst und deren Leistung bewertest. Wir behandeln auch praktische Optimierungstechniken wie Hyperparameter-Tuning und den Einsatz von GPUs zur Beschleunigung des Trainings.
Am Ende weißt du, wie du selbstständig ein Deep-Learning-Projekt aufbaust – von der Dateneingabe bis hin zu einem gut funktionierenden Modell.
Warum sollten Sie sich für diesen Kurs „Deep Learning mit Python“ entscheiden?
Dieser Kurs vermittelt dir ein solides Fundament in der Welt des Deep Learning. Du lernst nicht nur, wie neuronale Netze theoretisch funktionieren, sondern vor allem, wie du sie in der Praxis mit Python anwendest. Die Schulung ist zielgerichtet aufgebaut und bietet viel Raum zum Üben und Experimentieren.
Du lernst den Umgang mit führenden Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. Keine trockenen Erklärungen, sondern praxisorientierte Aufgaben, die an realistische Anwendungsfälle wie Bildklassifizierung oder Textanalyse angelehnt sind.
Der Kurs ist ideal für alle, die ihre Python-Kenntnisse in Richtung KI, maschinelles Lernen und Data Science erweitern möchten. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Deep Learning selbstständig in Ihrer Arbeit oder Ihren Projekten anzuwenden.
Behandelte Themen
In diesem Intensivkurs werden alle wesentlichen Aspekte des Deep Learning mit Python behandelt. Sie beginnen mit der Installation und Konfiguration Ihrer Arbeitsumgebung, einschließlich GPU-Unterstützung für schnelleres Training.
Anschließend lernst du, wie du selbst neuronale Netze aufbaust. Du arbeitest mit Schichten, Aktivierungsfunktionen und Verlustfunktionen und entdeckst, wie du diese Elemente zu einem leistungsstarken Modell kombinierst. Außerdem lernst du, wie du die Leistung deiner Modelle bewertest und optimierst.
Anschließend vertiefst du dich in Optimierungstechniken wie das Hyperparameter-Tuning. Du wendest dieses Wissen sowohl auf Klassifikations- als auch auf Regressionsprobleme an, unter anderem mit Datensätzen aus den Bereichen Computer Vision (z. B. Bilderkennung) und Natural Language Processing (z. B. Textanalyse).
Abschließend erhältst du Einblicke in die Rolle von Deep Learning innerhalb der breiteren KI-Landschaft. Du vergleichst die Vor- und Nachteile verschiedener Frameworks (wie PyTorch und TensorFlow), damit du weißt, welche Plattform am besten zu deinen zukünftigen Projekten passt.
