Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind.
Lerninhalte
Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning<br/><p>Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.</p>Einführung in die Datenwissenschaft und Python:<ul><li>Überblick über Datenwissenschaft und die wachsende Bedeutung von Deep Learning bei fortgeschrittenen Aufgaben des maschinellen Lernens</li><li>Einführung in Python und Bibliotheken wie TensorFlow und Keras zum Aufbau künstlicher neuronaler Netze (ANNs)</li><li>Verstehen, wie Datenwissenschaftler Deep Learning zur Lösung komplexer Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung einsetzen</li><li>Einrichten der Python-Umgebung zum Aufbau und Training neuronaler Netze</li></ul>Künstliche neuronale Netze (ANNs):<ul><li>Einführung in neuronale Netze und ihre Komponenten: Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen und Gewichte</li><li>Verständnis von Feedforward-Neuronalen Netzen und Backpropagation für das Modelltraining</li><li>Untersuchung verschiedener Architekturen, einschließlich vollständig verbundener und faltender neuronaler Netze</li><li>Erstellung grundlegender ANNs mit Keras und TensorFlow für Bildklassifizierungs- und Regressionsaufgaben</li></ul>Grundlagen des Deep Learning:<ul><li>Überblick über Deep Learning und seine Schlüsselkonzepte, einschließlich tiefer neuronaler Netze und Modelltraining</li><li>Verständnis des Konzepts der Überanpassung beim Deep Learning und von Techniken zur Regularisierung wie Dropout und Batch-Normalisierung</li><li>Implementierung fortgeschrittener Deep-Learning-Modelle zur Verarbeitung und Klassifizierung komplexer Datensätze</li><li>Optimierung von Deep-Learning-Modellen mithilfe von Techniken wie stochastischem Gradientenabstieg und Adam-Optimierung</li></ul>Reale Anwendungen von Deep Learning:<ul><li>Anwendung von Deep Learning auf reale Probleme wie Bilderkennung, Spracherkennung und Textklassifizierung</li><li>Untersuchung von Fallstudien zu Deep Learning-Modellen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem autonomen Fahren</li><li>Bewährte Verfahren zur Bewertung und Bereitstellung von Deep Learning-Modellen in Produktionsumgebungen</li><li>Präsentation der Ergebnisse von Deep Learning-Projekten vor nicht-technischen Interessengruppen und Förderung von Geschäftsentscheidungen</li></ul><p>Die Inhalte verbinden Maschinelles Lernen, ANN und Deep Learning mit Python, TensorFlow und Keras und behandeln Maschinelles Lernen in Bilderkennung, Spracherkennung, Textklassifizierung sowie Maschinelles Lernen in Fallstudien.</p>
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Häufige Fragen zu „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“
Ist „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“?
Die Weiterbildung dauert 1 Monate.
Was kostet „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Maschinelles Lernen mit ANN und Deep Learning“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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