Deep Learning

Themengebiet
Informatik-, Informations- und Kommunikationstechnologie
Inhalt/Beschreibung

Der Kurs erläutert die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen. Deep Learning als Teilbereich des Machine Learnings, nutzt Algorithmen für intelligente Lernprozesse. Der Lehrgang vermittelt dazugehörige Tools wie TensorFlow und Keras und erläutert Bildklassifizierung anhand von Convolutional Neural Networks (CNN). Im weiteren Verlauf werden auch Recurrent Neural Networks (RNN) und Generative Modelle vorgestellt.

Lehrgangsinhalte

Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)

  • Deep Learning als eine Art von Machine Learning

Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 3 Tage)

  • Logistische Regression
  • Perceptron
  • Deep MLP
  • Backpropagation
  • Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)
  • Adam Optimization Algorithm
  • Überanpassung Lernkurve
  • Regularisierung
  • Hyperparameter
  • Hyperparameteranpassung

Frameworks (ca. 1 Tag)

  • TensorFlow
  • Keras
  • Pytorch

Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 3 Tage)

  • Das Problem von Bildklassifizierung
  • ImageNet
  • Faltungsoperation
  • CNN Schichten
  • Max Pooling
  • ReLU (Rectified Linear Unit)
  • CNN Architekturen
  • AlexNet
  • CNN für Regressionsprobleme

Transfer Learning (ca. 1 Tag)

  • Unsupervised Pretraining
  • CNN und klassische Algorithmen

Fortgeschrittene CNNs (ca. 1 Tag)

  • MobileNet
  • Regionale CNN (R-CNN)
  • Explainable Al
  • ResNet (Residual Neural Network)
  • Skip Layers

Recurrent Neural Networks (RNN) (ca. 2 Tage)

  • Sequenzanalyse
  • Themen in NLP
  • Language Models
  • RNN Anwendungen in NLP
  • Vanilla-RNN
  • Backpropagation through time (BPTT)
  • Vanishing gradient
  • Exploding gradient

Gated RNN (ca. 1 Tag)

  • LSTM (Long Short-Term Memory)
  • GRU (Gated Recurrent Unit)
  • Deep RNN
  • Deep LSTM

Seq2seq (ca. 1 Tag)

  • Encoder-Decoder
  • Architektur
  • Dropout
  • Batch normalization
  • Chatbots

Transformers (ca. 1 Tag)

  • BERT, GPT-2
  • Transfer Learning in NLP

Generative Modelle (ca. 2 Tage)

  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Deepfake
  • Sampling
  • Anwendungen von GANs
  • Bayessche Netze

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

  • Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
  • Präsentation der Projektergebnisse

Abschlussprüfung: praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
Zertifikat: alfatraining‐Zertifikat

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Präsenzlehrgänge mit Videotechnik der neuesten Generation
Der Einsatz von Videokonferenzsystemen gehört zum Lehrgangskonzept von alfatraining. Diese Form von Unterricht trainiert das Arbeiten in einer vernetzten Arbeitsumgebung, wie sie in Industrie und Wirtschaft existiert. In der globalisierten Arbeitswelt arbeiten Firmen heutzutage sowohl firmenintern als auch mit anderen Unternehmen deutschlandweit, europaweit oder weltweit über moderne Kommunikationstechniken und Netzwerke zusammen. Sie lernen im Unterricht den Umgang und Einsatz dieser modernen Techniken kennen.

So funktioniert der Unterricht mit Videotechnik:
Ihre Dozentin oder Ihr Dozent ist mit Live-Schaltung in Fernsehqualität präsent. Es werden Bild, Ton und Bildschirm des Dozenten oder der Dozentin in hoher Qualität auf einen Ihrer zwei Monitore übertragen. Auf dem zweiten Monitor arbeiten Sie selbst. Sie können Ihren Dozenten oder Ihre Dozentin jederzeit ansprechen und ihm/ihr Fragen stellen. Der Dozent/Die Dozentin sieht und hört alle zugeschalteten Teilnehmer und Teilnehmerinnen und kann bei Bedarf jeden Einzelnen unterstützen. Auch können Sie die Kursteilnehmer an anderen alfatraining-Standorten jederzeit sehen und hören und können gemeinsam mit Ihren Kollegen standortübergreifende Projekte realisieren.

Lernziel

Nach dem Lehrgang verstehen Sie die Einsatzbereiche von Deep Learning und die Funktionsweisen neuronaler Netzwerke. Sie verstehen wie neuronale Netze Objekte in Bildern erkennen können, sind in der Lage maschinelles Lernen bereitzustellen und Prozesse zu dokumentieren.

Angaben zur geschlechterspezifischen Nutzung
Angebot gleichermaßen für Frauen und Männer geeignet
Fachliche Zugangsvoraussetzungen

Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning sowie Grundlagenwissen in Python.

Gesundheitliche Zugangsvoraussetzungen

keine Einschränkungen

Technische Zugangsvoraussetzungen

keine Einschränkungen

Zeitmuster
Vollzeit
Lehr- und Lernform
Seminar/Präsenzveranstaltung
Abschlussart
Teilnahmebestätigung/Zertifikat des Anbieters
Nähere Bezeichnung des Abschlusses
alfatraining- Zertifikat
Voraussichtliche Dauer
4 Woche(n)
Termin
Termine auf Anfrage
Bemerkungen zum Termin
Kursstart alle 4 Wochen
Mindest­teilnehmer­anzahl
3
Maximale Teilnehmerzahl
25
Teilnahmegebühr
bitte erfragen
Hinweis des Datenbankbetreibers: Bitte erfragen Sie beim Anbieter eventuell auftretende Nebenkosten!
Fördermöglichkeiten
Weitere Informationen im Internet
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Bildungsanbieter

alfatraining GmbH

Bildungszentrum Rostock

Internet
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Bildungsanbieter-Infos
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Veranstaltungsort

alfatraining GmbH

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Doberaner Straße 110
18057 Rostock
Deutschland
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Wegbeschreibung
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Internet
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Ja

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Kurs manuell aktualisiert am 12.02.2021

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