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Grundlagen des Deep Learning

Sie denken gern analytisch, begeistern sich dafür, dass Maschinen lernen können und möchten daher das Potenzial von neuronalen Netzen und insbesondere Deep Learning kennenlernen? Wenn Sie alles rund um aktuelle Entwicklungen im Umfeld von Deep Learning erfahren möchten, dann freuen Sie sich auf dieses Training. Gemeinsam trainieren wir Systeme, die Aufgaben erlernen, um sie danach automatisch auszuführen.

Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects Foundation

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AI Expert

Ziele

  • Methoden des Machine Learnings verstehen
  • Aufbau und Funktionsweise von neuronalen Netzen kennenlernen
  • Deep Learning für das Trainieren von neuronalen Netzen anwenden
  • Anwendungsgebiete wie Mustererkennung, Bild- und Textverarbeitung und Objekterkennung verstehen und einsetzen
  • Tools und Plattformen für das Deep Learning einsetzen

Zielgruppe

Business Analyst Requirements Engineer Usability Expert Scrum Master AI Expert Project Manager Projektleiter Demand Manager Portfoliomanager IT-Projektleiter Testmanager Tester Test Automation Specialist Testingenieur Enterprise Architect System Architect Software Architect Software Designer Software Entwickler Product Owner und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen möchten

Inhalt

01

1. Grundlagen

  • Was ist Machine Learning?
  • Der Unterschied von Machine Learning zu Artificial Intelligence und Data Science
02

2. Einführung in die methodischen Grundlagen

  • Unterschied zur traditionellen Software-Entwicklung
  • Komponenten von Machine Learning
03

3. Voraussetzungen für Machine Learning

  • Voraussetzungen an Daten
  • Voraussetzungen an die Vorhersagbarkeit
04

4. Lernansätze für Machine Learning

  • Supervised
  • Unsupervised
  • Reinforcement
05

5. Modellarten von Machine Learning

  • Decision Tree
  • Neural Networks
  • Regressionsanalyse
06

6. Deep Learning

  • Was ist ein künstliches Neuronales Netz?
  • Was ist Deep Learning?
  • Vorteile von Deep Learning
  • Einfache tiefe Neuronale Netze
  • Convolutional Neuronale Netze
  • GAN
  • Transformer
07

7. ML Plattformen und Technologien

  • Google TensorFlow
  • PyTorch
  • Repositories
  • ML Programmiersprachen

Zertifizierung

Für dieses Training erhalten Sie ein Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects.

Weitere Informationen zu Zertifizierungen

Nach Abschluss empfehlen wir

KI und Datenethik in Projekten

Zertifizierte Trainings

International anerkannte Zertifizierungen für Ihre Karriere.

Erfahrene Trainer

Lernen Sie von kompetenten Experten mit Praxiserfahrung.

Flexible Formate

Webinare, Videotrainings oder vor Ort – genau so, wie Sie es brauchen.