Der groĂe Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2
Video: .mp4 (1280×720, 30 fps(r)) | Audio: aac, 48000 Hz, 2ch | Size: 10.3 GB
Genre: eLearning Video | Duration: 253 lectures (38 hour, 19 mins) | Language: Deutsch
What you’ll learn
- Verstehen, wie Neuronale Netze funktionieren
- Baue dein eigenes Neuronales Netzwerk mit Python auf
- Benutze TensorFlow 2 fĂŒr Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben
- TensorFlow 2 fĂŒr die Bildklassifikation mit faltenden neuronalen Netzen (eng. Convolutional Neural Networks) verwenden
- Wie man TensorFlow 2 fĂŒr die Zeitreihenanalyse mit wiederkehrenden neuronalen Netzen (eng. Recurrent Neural Networks) verwendet
- Verwende TensorFlow 2 und Autoencoder zur Lösung von Machine Learning Problemen
- Reinforcement Learning (verstÀrkendes Lernen) mit OpenAI Gym
- Erstellen von Erzeugenden Generischen Netzwerken (eng. Generative Adversarial-Networks) mit TensorFlow 2
- Werde ein Deep Learning Experte!
- Nutze die Keras-API, um schnell Modelle zu erstellen, die auf Tensorflow 2 ausgefĂŒhrt werden
Requirements
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
- Grundkenntnisse in Mathematik (Mittelwert, Standardabweichung, etc.)
- Motivation fĂŒr das Lernen einer komplexen Materie

Description
Dieser Grundlagenkurs fĂŒhrt dich durch den Einsatz des Keras und TensorFlow 2-Frameworks von Google, um kĂŒnstliche neuronale Netzwerke fĂŒr Deep Learning zu erstellen. Ziel dieses Kurses ist es, dir einen leicht verstĂ€ndlichen Leitfaden ĂŒber die KomplexitĂ€t des TensorFlow-Frameworks von Google zu geben. Dennoch sollte dir die KomplexitĂ€t dieses Themas bewusst sein. Andere Kurse und Tutorials tendieren dazu, sich von reinem TensorFlow fernzuhalten und stattdessen Abstraktionen zu verwenden, die dem Teilnehmer wenig tatsĂ€chliches Handwerkszeug mit auf den Weg geben. Hier stellen wir dir einen Kurs vor, der dir schlieĂlich als vollstĂ€ndige Anleitung zur bestimmungsgemĂ€Ăen Verwendung des TensorFlow-Frameworks dient und dir die neuesten Techniken des Deep Learning zeigt.
"War ein toller Kurs und konnte mir durch diesen Kurs ein VerstĂ€ndnis ĂŒber Neuronale Netzwerke verschaffen! Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. ZunĂ€chst wird die Theorie erklĂ€rt, darauf folgt ein Bespiel und schlieĂlich eine Ăbungsaufgabe… Besonders toll finde ich, dass auch die Folien entahlten sind!" (â
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S. Tatzreiter)
Dieser Kurs besteht aus zwei Teilen, das heisst du bekommst 2 Kurse fĂŒr 1.
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Teil 1: Keras und Tensorflow 2
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Wir konzentrieren uns darauf, die neuesten Updates fĂŒr TensorFlow 2 zu verstehen und die Keras-API (die offizielle API von TensorFlow 2.0) zu nutzen, um schnell und einfach Modelle zu erstellen. In diesem Kurs werden wir Modelle erstellen, um zukĂŒnftige Preisimmobilien vorherzusagen, medizinische Bilder zu klassifizieren, zukĂŒnftige Verkaufsdaten vorherzusagen, kĂŒnstlich vollstĂ€ndigen neuen Text zu generieren und vieles mehr!
Keras, ein benutzerfreundlicher API-Standard fĂŒr maschinelles Lernen, wird die zentrale API auf hoher Ebene sein, die zum Erstellen und Trainieren von Modellen verwendet wird. Die Keras-API erleichtert den Einstieg in TensorFlow 2. Wichtig ist, dass Keras mehrere modellbildende APIs (sequentiell, funktional und Unterklassen) bereitstellt, damit Sie die richtige Abstraktionsebene fĂŒr Ihr Projekt auswĂ€hlen können. Die Implementierung von TensorFlow enthĂ€lt Verbesserungen, einschlieĂlich der eifrigen AusfĂŒhrung fĂŒr die sofortige Iteration und des intuitiven Debuggens sowie tf.data zum Erstellen skalierbarer Eingabe-Pipelines.
Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter
- NumPy Crashkurs
- Pandas Datenanalyse Crashkurs
- Daten Visualisierungs Crashkurs
- Grundlagen der Neuronalen Netze
- TensorFlow 2 Grundlagen
- Keras Grundlagen
- KĂŒnstliche 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)
- AutoEncoders
- GANs – Generative Adversarial Networks
- Ausrollen von TensorFlow 2 in die Produktion
- and much more!
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Teil 2: TensorFlow 1 (mit Details)
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Dieser Teil des Kurses hilft dir die HintergrĂŒnde in TensorFlow zu verstehen. Der 1. Teil des Kurses hat dir gezeigt wie du schnell und einfach mit Keras Analysen machen kannst. Wenn es dich interessiert was sich hinter der Abstraktion des Keras Frameworks verbirgt und wie TensorFlow im Detail funktioniert, dann ist dieser Teil genau richtig fĂŒr dich.
Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter
- Grundlagen des Neuronalen Netzes
- TensorFlow Grundlagen
- KĂŒnstliche Neuronale Netzwerke
- Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)
- Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)
- Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)
- AutoEncoder
- Reinforcement Learning
- OpenAI Gym
- und vieles mehr!
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Es gibt viele Deep Learning Frameworks, warum also TensorFlow?
TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur numerischen Berechnung mit Datenflussgraphen. Knoten in einem Graphen stellen mathematische Operationen dar, wĂ€hrend 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 GerĂ€t mit einer einzigen API. TensorFlow wurde ursprĂŒnglich 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 durchzufĂŒhren, aber das System ist allgemein genug, um auch in einer Vielzahl anderer Bereiche einsetzbar zu sein.
Es wird von groĂen Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet, darunter Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel und natĂŒrlich Google!
Du erhÀltst lebenslangen Zugang zu allen Lektionen und den passenden Notebooks zu den Lektionen!
ZusĂ€tzlich bietet dir dieser Kurs eine 30-tĂ€gige Geld-zurĂŒck-Garantie. Wenn du in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhĂ€ltst du dein Geld zurĂŒck. Und du darfst alle Notebooks als Dankeschön fĂŒr das Ausprobieren dieses Kurses behalten!
Werde noch heute ein Deep Learning Experte! Wir sehen uns im Kurs!
Who this course is for:
- Python Programmierer , die die neuesten Deep-Learning-Techniken mit TensorFlow 2 erlernen wollen.
- Data Scientisten, die die neuesten Deep-Learning-Techniken mit TensorFlow 2 erlernen wollen.

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