This course introduces deep learning and neural networks with the Keras library. In this course, you’ll be equipped with foundational knowledge and practical skills to build and evaluate deep learning models.
Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Alex Aklson
77.261 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(1,844 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning, der Neuronen und der künstlichen neuronalen Netze zur Lösung von Problemen aus der Praxis
Erklären Sie die Kernkonzepte und Komponenten neuronaler Netze und die Herausforderungen beim Training tiefer Netze
Erstellen Sie Deep-Learning-Modelle für Regression und Klassifizierung mit der Keras-Bibliothek und interpretieren Sie die Leistungsmetriken der Modelle effektiv.
Entwicklung fortschrittlicher Architekturen wie CNNs, RNNs und Transformatoren zur Lösung spezifischer Probleme wie Bildklassifizierung und Sprachmodellierung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Computervision
Wichtige Details
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie spannende Anwendungen von Deep Learning kennen und erfahren, warum jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, um Deep Learning zu lernen. Sie erfahren etwas über neuronale Netzwerke und wie die meisten Deep-Learning-Algorithmen von der Funktionsweise unseres Gehirns und der Datenverarbeitung durch die Neuronen inspiriert sind. Sie werden auch lernen, wie neuronale Netzwerke Daten durch das Netzwerk weiterleiten.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie den Algorithmus des Gradientenabstiegs kennen und erfahren, wie Variablen im Hinblick auf eine bestimmte Funktion optimiert werden. Sie lernen auch etwas über Backpropagation und wie neuronale Netze lernen und ihre Gewichte und Verzerrungen aktualisieren. Außerdem lernen Sie das Problem des verschwindenden Gradienten kennen und erfahren, wie Aktivierungsfunktionen in künstlichen neuronalen Netzen verwendet werden.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul werden Sie die verschiedenen Deep-Learning-Bibliotheken kennenlernen: Keras, PyTorch und TensorFlow. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit der Keras-Bibliothek Regressions- und Klassifikationsmodelle erstellen können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie den Unterschied zwischen flachen und tiefen neuronalen Netzen kennen. Außerdem lernen Sie etwas über Faltungsnetzwerke und wie man sie mit der Keras-Bibliothek aufbaut. Schließlich werden Sie auch etwas über rekurrente neuronale Netze und Autoencoder lernen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul schließen Sie den Kurs mit einer Abschlussarbeit ab, in der Sie Flugzeugschäden mit einem vortrainierten VGG16-Modell klassifizieren und Beschriftungen mit einem vortrainierten Transformator-basierten Modell erstellen.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren2 App-Elemente
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.7 (393 Bewertungen)von
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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AR
4
Geprüft am 10. Juli 2024
The course is quite complex for a person who does not have knowledge of algebra, statistics and calculus, the final project was good because it was challenging.
A
4
Geprüft am 19. März 2020
A good course. Could be better if it was explained how to select the optimal number of layers and nodes. This was not covered and explained anywhere. Overall it was good.
SU
4
Geprüft am 10. März 2020
try to add more case study problems and solve it on lectures so that we can understand how to start (initialize) the coding part when we receive any real world problem.
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