Der große Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2

 Buy Now
  

Price: 209.99$

Dieser Grundlagenkurs führt dich durch den Einsatz des Keras und Tensor Flow 2-Frameworks von Google, um künstliche neuronale Netzwerke für Deep Learning zu erstellen. Ziel dieses Kurses ist es, dir einen leicht verständlichen Leitfaden zur  Komplexität des Tensor Flow-Frameworks zu geben. Andere Kurse und Tutorials tendieren dazu, sich von reinem Tensor Flow fernzuhalten und stattdessen Abstraktionen zu verwenden, die dem Teilnehmer wenig tatsächliches Handwerkszeug mit auf den Weg geben. In unserem Kurs hingegen bieten wir dir eine vollständige Anleitung zur bestimmungsgemäßen Verwendung des Tensor Flow-Frameworks und zeigen dir die neuesten Techniken des Deep Learning. Wichtig: Unser Deep-Learning-Kurs erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python! Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten!    War ein toller Kurs und konnte mir durch diesen Kurs ein Verständnis über Neuronale Netzwerke verschaffen! Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. Zunächst wird die Theorie erklärt, darauf folgt ein Bespiel und schließlich eine Übungsaufgabe. Besonders toll finde ich, dass auch die Folien entahlten sind! (★★★★★ S. Tatzreiter)Dieser Kurs besteht aus zwei Teilen, das heisst du bekommst 2 Kurse für 1.——————Teil 1: Keras und Tensorflow 2——————Wir konzentrieren uns darauf, die neuesten Updates für Tensor Flow 2 zu zeigen und mit der Keras-API (der offiziellen API von Tensor Flow 2.0) schnell und einfach Modelle zu erstellen. Dabei behandeln wir unter anderem Modelle zur Vorhersage zukünftiger Immobilienpreise, zur Klassifikation medizinischer Bilder, zur Vorhersage zukünftiger Verkaufsdaten, zur Generierung von natürlicher Sprache und vieles mehr! Keras, ein benutzerfreundlicher API-Standard für maschinelles Lernen, verwenden wir als zentrale API auf der obersten Ebene  zum Erstellen und Trainieren von Modellen. Die Keras-API erleichtert den Einstieg in Tensor Flow 2. Wichtig ist, dass Keras mehrere modellbildende APIs (sequentiell, funktional und Unterklassen) bereitstellt, damit ein Modell gemäß des Anwendungsfalls gewählt werden kann. Dabei stehen Komponenten für intuitives Debugging und zum  Erstellen skalierbarer Eingabe-Pipelines bereit. Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Num Py Crashkurs Pandas Datenanalyse Crashkurs Daten Visualisierungs Crashkurs Grundlagen der Neuronalen Netze Tensor Flow 2 Grundlagen Keras Grundlagen Künstliche Neuronale Netzwerke (engl. Artificial Neural Networks)Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)Auto Encoders GANs – Generative Adversarial Networks Ausrollen von Tensor Flow 2 in die Produktionund vieles mehr!———————Teil 2: Tensor Flow 1 (mit Details)———————Dieser Teil des Kurses hilft dir die Hintergründe in Tensor Flow zu verstehen. Der 1. Teil des Kurses hat dir gezeigt wie du schnell und einfach mit Keras Analysen durchführen kannst. Wenn es dich interessiert, was sich hinter der Abstraktion des Keras-Frameworks verbirgt und wie Tensor Flow im Detail funktioniert, dann ist dieser Teil genau richtig für dich. Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Grundlagen des Neuronalen Netzes Tensor Flow Grundlagen Künstliche Neuronale Netzwerke Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)Auto Encoder Reinforcement Learning Open AI Gymund vieles mehr!———————Es gibt viele Deep Learning Frameworks, warum also Tensor Flow?Tensor Flow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur numerischen Berechnung mit Datenflussgraphen. Knoten in einem  Graphen stellen mathematische Operationen dar, während die Graphenkanten die zwischen ihnen kommunizierten multidimensionalen Datenarrays (Tensoren) darstellen. Die flexible Architektur ermöglicht die Bereitstellung von Berechnungen auf einer oder mehreren CPUs oder GPUs in einem Desktop, Server oder mobilen Gerät mit einer einzigen API. Tensor Flow wurde ursprünglich von Forschern und Ingenieuren entwickelt, die im Google Brain Team innerhalb der Machine Intelligence Forschungsorganisation von Google arbeiten, um maschinelles Lernen und Forschung an tiefen neuronalen Netzen durchzuführen, aber das System ist allgemein leistungsfähig und wird auch in einer Vielzahl anderer Bereiche eingesetzt. Es wird von großen Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt, darunter Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel und natürlich Google! Du erhältst lebenslangen Zugang zu allen Lektionen und den dazugehörigen Notebooks! Zusätzlich bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du  dein Geld zurück. Und du darfst alle Notebooks als Dankeschön für das  Ausprobieren dieses Kurses behalten! Werde noch heute ein Deep Learning Experte! Wir sehen uns im Kurs!