What you'll learn:
- Verwende die neuste TensorFlow Version
- Verstehe wie Neuronale Netzwerke wirklich funktionieren
- Implementiere die Grundbausteine eines NN nach
- Meistere das Deep Learning (DNN, CNN, RNN etc.)
- Das Erkennen von handgeschriebenen Zahlen
- Das Erkennen von Hunden und Katzen auf Bildern
- Das Erkennen von Objekten (Autos, Flugzeuge etc.) auf Bildern
- Die Klassifizierung von echten Filmbewertungen
- Eine KI für ein Videospiel programmieren
Dieser Kurs ist dein umfassender Einstieg in die Welt des Deep Learnings – mit einem klaren Fokus auf Praxis, fundierter Theorie und moderner Python-Entwicklung mit TensorFlow 2 und Keras.
Statt nur Code-Schnipsel zu kopieren, lernst du wirklich zu verstehen, wie neuronale Netze funktionieren – von der mathematischen Basis bis zur Anwendung. Du wirst eigene Modelle Schritt für Schritt selbst aufbauen und trainieren, Bilddaten analysieren und sogar Texte mit KI verarbeiten.
Du startest mit den Grundlagen des Machine Learning und neuronaler Netzwerke – und steigst dann tief in die wichtigsten Netzarchitekturen ein: Von klassischen Fully Connected Networks über CNNs für Bildverarbeitung bis zu RNNs/LSTMs für Zeitreihen und Texte. Dabei kommen State-of-the-art Modelle wie ResNet und DenseNet ebenfalls nicht zu kurz.
Auch Natural Language Processing (NLP) ist Teil des Kurses – perfekt, um moderne KI-Anwendungen wie Chatbots oder Textklassifizierer zu entwickeln.
Kursinhalte im Überblick:
Einführung in Machine Learning und neuronale Netze
Mathematische Grundlagen (z. B. Aktivierungsfunktionen, Backpropagation)
Eigene Modelle in TensorFlow 2 und Keras entwickeln
Visualisierung und Debugging mit TensorBoard
Digitale Bildverarbeitung mit CNNs
Moderne Architekturen: ResNet, DenseNet
Sequenzmodelle: RNNs und LSTM für zeitabhängige Daten
Einstieg in Natural Language Processing (NLP) mit Keras
Praxisnahe Projekte und Übungen
Ziel:
Werde fit im Umgang mit modernen KI-Technologien und baue deine eigenen Deep-Learning-Modelle – fundiert, praxisnah, professionell.
Melde dich jetzt an und tauche in die Welt des Deep Learnings ein. Wir sehen uns im Kurs!
Hinweis:
Python wird im Kurs mit Anaconda installiert. Alternativ ist auch eine Einrichtung über andere Quellen möglich.
