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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) Konzepte
- Zukünftige Entwicklungen der Industrie mit ML und DL
Unternehmensstrategie mit Deep Learning
- Definition von Geschäftsproblemen
- Datengestützte Entscheidungsfindung
- Analytisches Denken und Denkweise
- Business Strategiemodellierung
- Fallstudien und Beispiele
Deep Learning Software und Werkzeuge
- Grundlagen von Python und Pandas
- DL-Open-Source-Tools (TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, usw.)
- Anwendungsfälle und Beispiele
Deep Learning mit Neural Networks
- Lernen mit neuronalen Netzen (Backpropagation)
- Faltungsneuronales Netzwerk (CNN)
- Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN)
- DL-Modellierungsbeispiele
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Business Analytiker
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
14 Stunden