Deep Learning mit Python


Termine Offene Schulungen


Hybridveranstaltungen* in Wiesbaden:

17./18.05.2021; 05./06.10.2021

Angebotsgarantie: Wird ab einer Anmeldung durchgeführt.

*Hybridveranstaltung: Sie nehmen in Wiesbaden oder online teil!

Lernziele und Agenda

Ziele:
  • Grundlagen Neuronaler Netzwerke verstehen
  • Von Neuronalen Netzwerken zu tiefgestaffelten neuronalen Netzwerken (Deep Learning Modellen)
  • Übersicht Aktivierungsfunktionen
  • Überblick über die verschiedenen Arten von Deep Learning Modellen
  • Typische Einsatzgebiete der Arten der verschiedenen Deep Learning Modelle
  • Umsetzung Python mittels TensorFlow und Keras erlernen
  • Konzeption Deep Learning Modelle
  • Training von Deep Learning Modelle und Trainingsstrategien
  • Evaluation von Deep Learning Modellen
  • Optimierung von Deep Learning Modelle

Agenda:
Tag 1
  • Grundlagen Neuronale Netze und Deep Learning Modelle
  • Umsetzen eines Neuronalen Netzwerks in Python 3 (Jupyter Notebook)
  • Aktivierungsfunktionen modifizieren
  • Geeignete Data Representations für Neuronale Netzwerke
  • Tensor Operations und Optimierung in Neuronalen Netzwerken
  • Grundlagen Keras und Tensorflow
  • Klassifikationen mittels Deep Learning (Jupyter Notebook)
  • Evaluierung der Ergebnisse (Jupyter Notebook)
Tag 2
  • Regressionsanalysen mittels Deep Learning (Jupyter Notebook) und Evaluation
  • Convolutional Neural Network (CNN oder convnets) am Beispiel von Computer Vision (Jupyter Notebook)
  • Recurrent Neural Network (RNN): Übersicht, Varianten (Jupyter Notebook)
  • Erweiterung der RNNs: LSTM: Textanalysen (Juypter Notebook)
  • Deployment

Inhalt

Dieses Seminar soll Sie in die Lage versetzen, ihre eigenen Deep Learning Modelle in Python 3 mit TensorFlow und Keras zu bauen, trainieren und evaluieren. Auch Neuronale Netze werden betrachtet.

Dabei ist das Verstehen der Grundlagen essentiell, um die Modelle effizient zu bauen (Anzahl an Schichten und Filtern im Deep Learning Modell), zu trainieren, dabei den Trainingsaufwand abzuschätzen und schließlich die Modelle zu evaluieren.
Zu den Grundlagen gehören die einfachen Neuronalen Netze, denn Deep Learning Modelle sind Neuronale Netze mit mehr als einem Hidden Layer.

In Neuronalen Netzen sind die Aktivierungsfunktionen und die Art des Netzwerkes (Feed Forward, Back-Propagation etc.) bedeutsam. Eine Herausforderung stellt das Trainieren der Netzwerke dar, denn das Schätzen der im Modell enthaltenen Parameter führt zu hochdimensionalen, nichtlinearen Optimierungsproblemen (lokales und globales Maximum). Ein weiteres Problem stellen überdimensionierte Netze dar. Diese brauchen mehr Ressourcen für die Optimierung und führen oft zu Overfitting. Eine vernünftige Planung und das Testen der Modellspezifikationen sind hier von Bedeutung.

Werden viele Hidden Layer genutzt, sprechen wir von einem Deep Learning Modell. Hier ist die Modellart nach der Problemstellung zu wählen. Dazu werden zuerst die wesentlichen Modellarten erlernt und dann direkt in Jupyter-Notebooks mit Python, TensorFlow und Keras umgesetzt. Zu den wesentlichen Modellarten zählen das Convolutional Neural Network (covnet oder CNN), das Recurrent Neural Network (RNN) und das LSTM (Long short-term memory). Die verschiedenen zentralen Modelle werden anhand von Fallstudien praktisch umgesetzt.

Hinweise zum Deployment der Deep Learning Modelle runden das Seminar ab.

INHOUSE-SEMINAR

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