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Zertifikat
Deep Learning Odyssey
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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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Try Codefinity TeamsWhat 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.
- 92 chapters
- 14 hours
- 153 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
- Single Neuron ImplementationVorschau
- Challenge: Creating a NeuronVorschau
- Perceptron LayersVorschau
- Challenge: Creating a PerceptronVorschau
- Forward PropagationVorschau
- Loss FunctionVorschau
- Backward PropagationVorschau
- Backpropagation ImplementationVorschau
- Model TrainingVorschau
- Challenge: Training the PerceptronVorschau
- Model EvaluationVorschau
- Challenge: Evaluating the PerceptronVorschau
- Neural Network with scikit-learnVorschau
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
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.
- Willkommen bei TensorFlowVorschau
- Einführung in TensorsVorschau
- Tensor-EigenschaftenVorschau
- Anwendungen von TensorenVorschau
- BatchesVorschau
- Erstellen von TensorsVorschau
- DatentypenVorschau
- Grundoperationen: ArithmetikVorschau
- Grundoperationen: Lineare AlgebraVorschau
- Herausforderung: Erstellen Einer Neuronalen NetzwerkschichtVorschau
- TransformationenVorschau
- ReduktionsoperationenVorschau
- Quiz: TensorFlow-GrundlagenVorschau
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.
Module 3 / Pytorch Grundlagen
Erkunden Sie die Grundlagen von PyTorch mit Fokus auf Tensors - die zentrale Datenstruktur für Berechnungen. Sie werden etwas über die Erstellung von Tensors, zufällige Initialisierung, mathematische Operationen und Formmanipulation lernen.
- Was Ist PyTorch?Vorschau
- Einführung in TensorenVorschau
- Tensor-ErstellungsfunktionenVorschau
- Herausforderung: Initializing von TensorenVorschau
- Erstellen von Zufälligen TensorsVorschau
- Herausforderung: Initialisierung von Modellgewichten und -BiasesVorschau
- Mathematische Operationen mit TensorsVorschau
- Herausforderung: Mathematische Operationen DurchführenVorschau
- Formen und Dimensionen in PyTorchVorschau
- Herausforderung: Umformen von TensorsVorschau
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.
- ObjektlokalisierungVorschau
- ObjekterkennungVorschau
- Vorhersagen von BegrenzungsrahmenVorschau
- Intersection over Union (IoU) und EvaluationsmetrikenVorschau
- Non-Maximum Suppression (NMS)Vorschau
- AnkerboxenVorschau
- Überblick Über Das YOLO-ModellVorschau
- Herausforderung: Objekterkennung mit benutzerdefiniertem Modell und YOLOVorschau
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
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- 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
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Matteo Comune
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Yuliana Cadavid
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Elpunzon
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Alexandru Alexandru
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Elan
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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...
Data Engineer
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Spur
Webentwicklung mit C#
Anfänger
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Spur
Python von Null bis Held
Anfänger
4.7
(9126)
Spur
SQL von Null bis Held
Anfänger
4.7
(2772)
Spur
C++ Grundlagen
Anfänger
4.4
(534)
Spur
Spielentwicklung Mit Unity
Anfänger
4.6
(92)
Spur
Werden Sie Ein React-Entwickler
Mittelstufe
4.7
(70)
Spur
Excel-Grundlagen
Anfänger
4.7
(374)
Spur
Java-Grundlagen
Anfänger
4.7
(220)
Spur
Full Stack Webentwicklung
Anfänger
4.7
(893)
Spur
Grundlagen der Frontend-Entwicklung
Anfänger
4.7
(864)
Spur
Beherrschung der Datenvisualisierung
Mittelstufe
4.7
(602)
Spur
Überwachtes Maschinelles Lernen
Mittelstufe
4.6
(134)
Spur
C++ Meisterschaft
Fortgeschritten
4.8
(17)
Spur
Java Web
Fortgeschritten
4.7
(3051)
Spur
Werden Sie QA-Ingenieur
Anfänger
4.7
(750)
Spur
Videoproduktion mit Adobe
Anfänger
5.0
(5)
Spur
Ui/ux-Design-Tools
Anfänger
4.9
(7)
Spur
Wesentliche Bürokompetenzen
Anfänger
4.8
(303)
Spur
Digital Marketing Essentials
Anfänger
4.8
(6)
Spur
Complete Social Media Management
Anfänger
5.0
(3)
Spur
Business AI Toolkit
Anfänger
4.7
(40)
Spur
No-Code-Website-Entwicklung
Anfänger
4.0
(2)
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Interactive exercises
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