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Kurs Deep Learning Odyssey - Online-Lernen mit Zertifikat
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Zertifikat

Deep Learning Odyssey

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21 Bewertungen
Advanced
Beginnen Sie mit den grundlegenden Prinzipien der Funktionsweise neuronaler Netze und entwickeln Sie sich weiter zum Aufbau und Training eigener Modelle mit gängigen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch die Anwendung neuronaler Netze auf Aufgaben im Bereich Computer Vision und Sequenzmodellierung und arbeiten Sie mit modernen Architekturen. Mehr anzeigen
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What you will learn
  • Understand the core concepts behind neural networks and how they learn from data.
  • Build and train neural networks using TensorFlow and PyTorch.
  • Apply deep learning techniques to solve real-world computer vision tasks.
  • Work with convolutional neural networks (CNNs) for image classification and feature extraction.
  • Use recurrent neural networks (RNNs) to model sequences and time series data.
  • Explore practical workflows for developing and testing deep learning models.
  • chapters
    92 chapters
  • hours
    14 hours
  • tasks
    153 tasks
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Learning track content
Module 2 / Einführung in TensorFlow
Sie werden ein grundlegendes Verständnis der primären Komponenten von TensorFlow - Tensors - erlangen. Sie werden sich mit der Natur und den Anwendungen von Tensors befassen, sich mit den Eigenschaften von Tensors vertraut machen und Kenntnisse in wesentlichen mathematischen Operationen erwerben.
Sie lernen, wie TensorFlow funktioniert und wie Sie seine Leistung verbessern können. Am Ende dieses Moduls sind Sie gut gerüstet, um grundlegende neuronale Netzwerke oder andere Tensorberechnungen zu implementieren, indem Sie nur die TensorFlow-Bibliothek ohne Extras verwenden.
Erkunden Sie wichtige Konzepte zum Trainieren von Modellen in PyTorch, einschließlich der Berechnung von Gradienten und der Durchführung von mehrstufiger Rückwärtspropagation. Meistern Sie die lineare Regression als grundlegendes maschinelles Lernmodell und lernen Sie, Datensätze effizient zu handhaben.
Entdecken Sie, wie Sie neuronale Netzwerke mit PyTorch erstellen, trainieren und bewerten. Sie werden lernen, wie man ein einfaches Feedforward-Neuronales Netzwerk definiert, seine Parameter durch Training optimiert und seine Leistung bewertet.
Module 4 / Computer Vision Essentials
Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu interpretieren und zu analysieren, indem sie die menschliche Wahrnehmung nachahmen. Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der Bilddarstellung, Farbmodelle und mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis der Bildverarbeitung durch Computer wesentlich sind. Es werden praxisnahe Anwendungen vorgestellt, von autonomen Fahrzeugen bis hin zur medizinischen Bildgebung, sowie die Integration von Computer Vision mit KI und maschinellem Lernen erläutert.
OpenCV ist eine leistungsstarke Bibliothek für Bildmanipulation und Aufgaben der Computer Vision. Dieser Abschnitt behandelt grundlegende Techniken wie Bildfilterung, Transformationen, Kantenerkennung und Segmentierung. Sie lernen, wie man Weichzeichnung, Schwellenwertbildung, Konturenerkennung und Merkmalsextraktion durchführt, um Bilder effizient zu verbessern und zu analysieren.
CNNs verarbeiten visuelle Daten mithilfe von Faltungs-, Pooling- und Aktivierungsschichten, um Merkmale für Aufgaben wie Bildklassifikation und Objekterkennung zu extrahieren. Zentrale Komponenten sind Padding, Faltung zur Merkmalsextraktion, Pooling zur Komplexitätsreduktion und Aktivierung für Nichtlinearität. Bekannte Architekturen wie AlexNet, VGG und ResNet treiben KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Autonomie und Sicherheit an.
Objekterkennung ist eine grundlegende Aufgabe im Bereich Computer Vision, bei der Objekte innerhalb eines Bildes identifiziert und lokalisiert werden. Im Gegensatz zur Bildklassifikation, die einem gesamten Bild ein einzelnes Label zuweist, klassifiziert die Objekterkennung nicht nur Objekte, sondern bestimmt auch deren Positionen mithilfe von Begrenzungsrahmen. Dieser Abschnitt behandelt zentrale Techniken und Algorithmen der Objekterkennung, von traditionellen Methoden bis hin zu Deep-Learning-basierten Ansätzen wie YOLO und U-Net.
Die Computer Vision hat sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt und ist von grundlegenden Bildverarbeitungsmethoden zu komplexen Deep-Learning-Techniken übergegangen. Dieser Abschnitt befasst sich mit den neuesten Innovationen im Bereich Computer Vision und konzentriert sich auf Transfer Learning, Gesichtserkennung und Bildgenerierung. Es werden die Vorteile vortrainierter Modelle für die Leistung, die Prinzipien der Gesichtserkennungstechnologie und die Bildgenerierung durch KI mittels Deep Learning untersucht.
Requirements
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  3. Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
Matteo Comune
Dank ihnen lerne ich viel…
Dank ihnen lerne ich viel schneller, weil sie Ihnen helfen, alles von Grund auf zu verstehen. Es ist die beste Website, die Menschen ohne IT-Hintergrund hilft...
Yuliana Cadavid
großartiger Kurs für Anfänger
großartiger Kurs für Anfänger, sie testen Ihr Wissen in jeder Lektion...
Elpunzon
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung…
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung beim Lernen von Python. Die selbstgesteuerte Lernweise ist großartig, weil ich sie in meinen Zeitplan integrieren kann...
Alexandru Alexandru
Es ist schön, von Codefinity zu lernen
Es ist schön, von Codefinity zu lernen. Es ist einfach und hat gute Beispiele für das, was ich hier gelernt habe...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Einfach zu folgen und bietet Herausforderungen in meinem täglichen Leben. Die Herausforderung hält mich dazu an, Tag für Tag lernen zu wollen...
Elan
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug…
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug, das Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten als Software-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zu entwickeln. Die Übungen machen Spaß und sind eine gute Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu schärfen...
Thibault
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert und es erfolgreich mit Codefinity tut - danke...
Adrien Morel
Gut gestaltet für totale Anfänger
Gut gestaltet für totale Anfänger, schrittweiser Fortschritt und gibt mir Vertrauen....
_Gracy
es ist einfach perfekt erklärt
es ist einfach perfekt erklärt! bisher habe ich keine Schwierigkeiten erlebt, weil alles so gut organisiert ist...
Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
Matteo Comune
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