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Dauer 8 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in das Deep Learning
- Was ist Deep Learning und wie unterscheidet es sich vom traditionellen Machine Learning?
- Anwendungsfelder in Computer Vision, NLP und darüber hinaus
- Überblick über die Deep-Learning-Ökosysteme: TensorFlow 2.x, Keras, PyTorch
- Einrichten einer GPU-beschleunigten Entwicklungsumgebung
Die Mechanismen des Deep Learning
- Künstliche Neuronen, Aktivierungsfunktionen und Netzwerk-Schichten
- Forward Propagation und Berechnung von Vorhersagen
- Verlustfunktionen für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben
- Gradient-Descent-Optimierung und Backpropagation
- Training Ihres ersten neuronalen Netzes am MNIST-Datensatz
Faltung-neuronale Netze für Computer Vision
- Verständnis von Faltung, Filtern und Merkmalskarten
- Pooling-Schichten und Dimensionsreduktion
- CNN-Architekturen: Konzepte von LeNet, VGG und ResNet
- Erstellung und Training eines CNNs zur Bildklassifizierung
- Visualisierung erlernter Merkmale und interner Aktivierungen
Datenerweiterung und Verbesserung der Modellgenauigkeit
- Warum Datenerweiterung Overfitting entgegenwirkt und die Generalisierung verbessert
- Bildtransformationen: Rotation, Spiegelung, Zoomen und Zuschneiden
- Implementierung von Augmentations-Pipelines mit Keras-Vorverarbeitungsschichten
- Dropout, Batch-Normalisierung und andere Regularisierungstechniken
- Überwachung des Trainings anhand von Validierungsmetriken und Early Stopping
Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
- Verständnis von Transfer Learning und warum es funktioniert
- Laden vortrainierter Modelle aus Keras Applications (ResNet, EfficientNet, MobileNet)
- Merkmalsextraktion: Einfrieren der Basisschichten und Training neuer Klassifikatoren
- Fine-Tuning: selektives Entfrieren von Schichten für die Domänenanpassung
- Hohe Genauigkeit mit begrenzten Trainingsdaten erreichen
Rekurrente Netze und Sequenzmodellierung
- Einführung in sequenzielle Daten und zeitliche Abhängigkeiten
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und das Problem des verschwindenden Gradienten
- LSTM- und GRU-Zellen für langreichweitige Abhängigkeiten
- Training eines zeichenebenen Textgenerierungsmodells
- Word Embeddings und die Embedding-Schicht in Keras
Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
- Textvorverarbeitung: Tokenisierung, Padding und Aufbau des Wortschatzes
- Erstellung eines Textklassifizierers mit RNNs und LSTMs
- Sequenz-zu-Sequenz-Modelle für Konzepte der maschinellen Übersetzung
- Aufmerksamkeitsmechanismen und ihre Rolle in der modernen NLP
- Praktische NLP mit den Textverarbeitungs-APIs von TensorFlow 2.x
Abschlussprojekt: Bildunterschriften<\/strong>
- Kombination von Computer Vision und NLP in einer multimodalen Architektur
- Extrahieren von Bildmerkmalen mit einem vortrainierten CNN-Encoder
- Erstellen eines LSTM-basierten Decoders für die Generierung von Bildunterschriften
- Verwalten mehrerer Eingangsschichten in der Keras Functional API
- Training und Bewertung der End-to-End-Bildunterschriften-Pipeline
Weiterführende Schritte und Ressourcen
- Bereitstellung trainierter Modelle mit TensorFlow Serving
- Erkundung von Transformer-Architekturen und Large Language Models
- Fortgeschrittene Workshops und Zertifizierungspfade von NVIDIA DLI
- Gemeinde-Ressourcen, Datensätze und Projektideen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in der Python-Programmierung (Funktionen, Schleifen, Dictionaries, Arrays)
- Vertrautheit mit Programmierkonzepten wie Variablen, Bedingungen und Datenstrukturen
- Keine Vorkenntnisse in Deep Learning oder Machine Learning erforderlich
Zielgruppe
- Softwareentwickler und Ingenieure, die in den Bereich KI und Machine Learning wechseln
- Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die Deep-Learning-Fähigkeiten erwerben möchten
- Technische Fachkräfte, die neuronale Netzmodelle verstehen und anwenden möchten
- Studenten und Forscher, die ihre Reise im Deep Learning beginnen
Erfahrungsberichte (2)
Erfahrungsaufbau im Bereich der Prompt-Wiederholung für Personen, die zuvor keine KI genutzt haben, sowie die Einführung alternativer Methoden der KI-Nutzung für bestehende Anwender.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Maschinelle Übersetzung
Die Ausbildung war gut organisiert und strukturiert. Ich habe sie mit systematischem Wissen und einer fundierten Übersicht der behandelten Themen successfully absolviert.
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Kurs - Deep Learning with TensorFlow 2
Maschinelle Übersetzung
