Beschreibung
Deep Learning mit Python & Keras
Neuronale Netze sind die Arbeitstiere der datengetriebenen Ökonomie. Sie automatisieren Prozesse, indem sie Ihre Daten für intelligente Entscheidungen nutzen. Das Seminar gibt eine Einführung in die Techniken des Anlernens und in den Einsatz neuronaler Netze mit Python und Keras. Sie lernen Bild-, Text- und numerische Daten aufzubereiten, geeignete Modelle anzulernen und zur Klassifikation und Schätzung in der Produktion einzusetzen.Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 9 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Wie lernen Neuronale Netze?
- Variablen, Modelle und Zusammenhänge
- Künstliche Neuronen und neuronale Netze
- Mathematische Grundlagen des Anlernprozesses: Backpropagation, Loss und Gradient Descent
- Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren
- Graphen mit Tensorflow erstellen
- Ein einfaches Netz mit Keras und Tensorflow aufbauen und anlernen
- Welches Modell ist das richtige? Evaluation und Anpassung angelernter Modelle.
- Einsatz angelernter Modelle zur Klassifzierung und Schätzung
- Modelle speichern und laden
- Overfitting mit Dropout-Layern verhindern
- Überwachung des Anlernprozesses mit TensorBoard
- Maschinelles Sehen: Konvolutionale neuronale Netze (CNN)
- Bilddateien als mehrdimensionale Matrizen
- Details sehen und Formen abstrahieren: Konvolutionale Netze (CNN)
- Konvolutionale Layer mit Keras aufbauen und anlernen
- Vortrainierte Layer einsetzen
- Mit Sequenzdaten arbeiten: Rekurrente neuronale Netze (RNN)
- Zeitreihendaten und Textsequenzen: Eigenschaften und Eigenheiten
- Neuronale Netze mit Gedächtnis (Feedforward vs. RNN)
- Sequenzdaten mit LSTM (Long Short-Term Memory) aufbauen
- Textdaten mit Embedding-Layers interpretieren
- Feature Extraction: Numerische Daten, Bild und Text-Daten vorbereiten
- Datenrepräsentation: Skalare, Vektoren & Matrizen in Numpy
- Daten einlesen und vorbereiten mit Pandas, Scikit-learn und Keras
- Qualitative Variablen und Dummy-Sets
- Standardisierung von Daten
- Dimensionsreduktion mit PCA
- Bilddateien transformieren
- Mit Textdaten arbeiten: Zerlegen, tokenizieren, vektorisieren und einbetten.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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