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Seminar Deep Learning Bildverarbeitung (Vision) in Keras / Tensorflow

Seminar / Training Deep Learning Bildverarbeitung (Vision) in Keras / Tensorflow

Einführung in maschinelles Lernen und Deep Learning

&nbs

  • Trainings-, Test- und Validierungsdaten
  • Überanpassung
  • Überwachtes, unüberwachtes Lernen
  • Normalisierung von Daten

Mehrschichtiges Perzeptron

  • Aufbau und Struktur (Perceptron, Gewichte)
  • Aktivierungsfunktionen (ReLU, Softmax)
  • Backpropagation
  • Training von neuronalen Netzen
  • Aktualisierung der Gewichte in einer Epoche / Losgröße
  • Einführung in das Convolutional Neural Network (CNN)
  • Grundlage eines CNN
  • Die Faltungsschicht (Faltung)
  • Stride, Padding, Bias, Max-Pooling 

Bildklassifikation

  • Bekannte Netzarchitekturen (AlexNet, VGG-16)
  • Training und Validierung der Ergebnisse
  • Softmax-Schicht und Cross-Entropie-Verlust
  • Datengenerator in Keras
  • Drop-out und L2-Regularisierung 

Keras Callbacks Trainingsleistung

  • Speicherung von Modellgewichten durch Callbacks
  • Frühes Anhalten 
  • Visualisierung des Trainings- und Validierungsstapels

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

  • Andreas Werkmeister

    Telefon: +49 30 306 89 391
    E-Mail: 

  • Maik Thomas

    Telefon: +49 30 306 89 391
    E-Mail:

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr
Preis: Öffentlich und Webinar: € 1.497 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 4.050 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: max. 8 Teilnehmer
Teilnehmer: Technisch interessierte Fachkräfte oder Projektleiter, die Deep Learning für die Bildverarbeitung nutzen wollen und den Einstieg in Deep-Learning-Algorithmen mit Keras suchen, um selbstständig neuronale Netze entwerfen und trainieren zu können. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Python oder fundierte Kenntnisse in einer anderen Programmiersprache verfügen, da die verwendete Schnittstelle auf Python basiert. Kenntnisse grundlegender mathematischer und statistischer Konzepte (Mittelwert, statistische Verteilungen, Ableitungsfunktion, was ist eine mathematische Funktion, Matrix, Vektor) erleichtern das Verständnis. Als Entwicklungsumgebung werden Jupyter Notebooks in der Cloud verwendet.
Standorte: Stream Live, Stream gespeichert, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Magdeburg, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Inhaus, Webinar
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern; Details
Sprache: Deutsch (Englisch ist bei Firmenseminaren ebenfalls möglich)
Seminarunterlage: Dokumentation auf CD oder Papier
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen im Restaurant - (bei öffentlichen Seminaren)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter +49 30 306 89 391

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Bremen 3 Tage
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Darmstadt 3 Tage
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Konstanz 3 Tage
Freiburg 3 Tage
Potsdam 3 Tage
Flensburg 3 Tage
Leipzig 3 Tage
Hamm 3 Tage
Rostock 3 Tage
Hamburg 3 Tage
Luxemburg 3 Tage
Hannover 3 Tage
Stuttgart 3 Tage
Dresden 3 Tage
Madgeburg 3 Tage
Regensburg 3 Tage
Jena 3 Tage
Trier 3 Tage
München 3 Tage
Friedrichshafen 3 Tage
Kassel 3 Tage
Ulm 3 Tage
Münster 3 Tage
Nürnberg 3 Tage
Köln 3 Tage
Wuppertal 3 Tage
Erfurt 3 Tage
Bremen 3 Tage
Berlin 3 Tage
Mainz 3 Tage
Paderborn 3 Tage
Essen 3 Tage
Darmstadt 3 Tage
Frankfurt 3 Tage
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