Schulungsübersicht

Einführung

Keras und Deep Learning-Frameworks

  • TensorFlow und Theano-Backends
  • Keras vs. Tensorflow

Daten und Machine Learning

  • Tabellarische Daten, visuelle Daten, unstrukturierte Daten, usw.
  • Unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen, Verstärkungslernen, etc.

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren von Anaconda
  • Installieren von Keras mit einem TensorFlow Back-End

Neural Networks in Keras

  • Verwendung der funktionalen API Keras zum Aufbau eines Netzwerks
  • Vorverarbeitung und Anpassung von Daten
  • Definieren eines Keras-Modells

Netze mit mehreren Eingängen und Ausgängen

  • Aufbau von zwei Eingabenetzwerken
  • Darstellung von Daten mit hoher Kardinalität
  • Zusammenführen von Schichten
  • Erweitern des Netzes mit zwei Eingängen
  • Aufbau von neuronalen Netzen mit mehreren Ausgängen
  • Gleichzeitiges Lösen mehrerer Probleme

Schulung und Vorschulung

  • Modelle trainieren
  • Speichern und Laden von Modellen
  • ResNet50 auf Modelle anwenden

TensorBoard

  • Exportieren von Keras-Protokollen
  • Visualisierung eines Berechnungsgraphen und des Trainingsfortschritts

Google Wolke

  • Modelle exportieren
  • Hochladen Keras von Modellen
  • Verwendung eines Modells in Google Cloud

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse der linearen Algebra

Publikum

  • Software-Ingenieure
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (4)

Kombinierte Kurse

Verwandte Kategorien