Neuronale Netze mit Zusatzqualifikation Python In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Grundlagen neuronaler Netze und deren Anwendung in der Praxis. Ein besonderer Fokus liegt auf der Python TensorFlow Implementierung, die es ermöglicht, komplexe Modelle effizient zu entwickeln und zu trainieren. Sie erwerben Kenntnisse über die Architektur und Funktionsweise neuronaler Netze. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Python und TensorFlow Implementierungen erstellen, um verschiedene Netztypen zu realisieren. Zudem werden Methoden zur Datenvorbereitung und -analyse vermittelt, die für den Einsatz von neuronalen Netzen unerlässlich sind. Durch praktische Übungen mit Python TensorFlow Implementierungen wenden Sie das theoretische Wissen direkt an. Sie entwickeln eigene Modelle und trainieren diese anhand realer Datensätze, um ein tiefgehendes Verständnis für den gesamten Prozess zu erlangen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, neuronale Netze eigenständig zu konzipieren und mit Python TensorFlow Implementierungen in verschiedenen Anwendungsbereichen umzusetzen.
- Einführung mit Fokus auf Python TensorFlow Implementierung in neuronale Netze
- Grundprinzipien und Architektur von neuronalen Netzen
- Mathematische Grundlagen unter Berücksichtigung der Python TensorFlow Implementierung
- Grundlagen des Trainings von neuronalen Netzen
- Aktivierungsfunktionen und ihre Bedeutung im Kontext der Python TensorFlow Implementierung
Erweiterte neuronale Netztechniken
- Einführung in Convolutional Neuronal Networks (CNNs) mit Kenntnissen zur Python TensorFlow Implementierung
- Einführung in Recurrent Neuronal Networks (RNNs)
- Verlustfunktionen und Optimierungsalgorithmen im Rahmen der Python TensorFlow Implementierung
- Herausforderungen und Best Practices beim Training neuronaler Netze
- Praktische Implementierung von CNNs durch Python TensorFlow Implementierung
Python-Programmierung für neuronale Netze
- Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen mit Bezug zur Python TensorFlow Implementierung
- Syntax und Semantik
- Variablen und Zuweisungen in der Python TensorFlow Implementierung
- Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
- Zeichenketten (str) und ihre Operationen im Zusammenhang mit der Python TensorFlow Implementierung
Entwicklungswerkzeuge und Techniken in Python
- Kontrollstrukturen: if, else, elif mit Anwendungen der Python TensorFlow Implementierung
- Schleifen: for und while
- Funktionen definieren und aufrufen im Rahmen der Python TensorFlow Implementierung
- Fehlerbehandlung mit try und except
- Module importieren und nutzen für die Python TensorFlow Implementierung