Deep Learning
Das Online-Training mit Zertifikat
Deep Learning ist gerade eines der spannendsten Themen im Bereich von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Deep-Learning-Modelle finden in der Forschung und Industrie bereits zahlreiche und bahnbrechende Anwendungen – vom autonomen Fahren, über Predictive Maintenance bis zur Automatisierung von Logistikprozessen. Insbesondere für die Echtzeitverarbeitung von Bild-, Text- und Spracherkennung wird Deep Learning immer mehr zum Game Changer.
Das Training ist in sechs Module aufgeteilt:
Modul 2: Bildklassifizierung mit Convolutional Neural Networks (CNN)
- Zwei Schichttypen von CNNs
- Vergleich der Leistungsfähigkeit
- Eigene CNNs
- Eigenständige Optimierungen
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Welche Kompetenzen erlangen Sie in diesem Training?
Mit unserem Training Quickstart Deep Learning geben wir Dir einen praxisorientierten Einstieg in die theoretischen Grundlagen. Du lernst, Deep-Learning-Modelle durch die Nutzung neuronaler Netzwerke bei der Bilderkennung anzuwenden und nutzt dabei Python, Tensorflow und Keras, um komplexe Zusammenhänge sinnvoll zu automatisieren.
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So lernen Sie mit diesem Online-Training
In diesem Online-Training lernen Sie anhand von Lehrvideos, Texten und Tutorials, interaktiven Übungen in der StackFuel-Lernumgebung und Wissenstests, mit denen Sie Ihren Lernerfolg selbst überprüfen können. Sie beenden das Online-Seminar mit einer Abschlussprüfung und einem Zertifikat, das Ihnen im Namen von Heise und StackFuel ausgestellt wird. Sämtliche Lernmodule bearbeiten Sie selbstständig und legen Ort und Zeit dafür selbst fest.
![](https://stackfuel.heise.de/wp-content/uploads/2020/11/dst.png)
Das Data Lab – Ihre persönliche Lernumgebung
In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie zum Starttermin Ihres Kurses Lerneinheiten, Arbeitshilfen, Zusatzprodukte und einen Zugang zum Data Lab von StackFuel. Jede Woche erhalten Sie neue Materialien und Aufgaben, deren Bearbeitung Sie sich selbständig einteilen können. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg werden Sie online persönlich begleitet und haben die Möglichkeit, sich mit anderen Trainingsteilnehmern und Trainingsdozenten auszutauschen.