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Seminar Deep Learning Bildverarbeitung (Vision) in Keras / Tensorflow
Seminar / Training Deep Learning Bildverarbeitung (Vision) in Keras / Tensorflow
Einführung in maschinelles Lernen und Deep Learning
&nbs
- Trainings-, Test- und Validierungsdaten
- Überanpassung
- Überwachtes, unüberwachtes Lernen
- Normalisierung von Daten
Mehrschichtiges Perzeptron
- Aufbau und Struktur (Perceptron, Gewichte)
- Aktivierungsfunktionen (ReLU, Softmax)
- Backpropagation
- Training von neuronalen Netzen
- Aktualisierung der Gewichte in einer Epoche / Losgröße
- Einführung in das Convolutional Neural Network (CNN)
- Grundlage eines CNN
- Die Faltungsschicht (Faltung)
- Stride, Padding, Bias, Max-Pooling
Bildklassifikation
- Bekannte Netzarchitekturen (AlexNet, VGG-16)
- Training und Validierung der Ergebnisse
- Softmax-Schicht und Cross-Entropie-Verlust
- Datengenerator in Keras
- Drop-out und L2-Regularisierung
Keras Callbacks Trainingsleistung
- Speicherung von Modellgewichten durch Callbacks
- Frühes Anhalten
- Visualisierung des Trainings- und Validierungsstapels
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
-
Andreas Werkmeister
Telefon: + 49 (221) 74740003
E-Mail: -
Maik Thomas
Telefon: + 49 (221) 74740003
E-Mail:
Seminardetails
| Dauer: | 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich und Webinar: € 1.497 zzgl. MwSt. Inhaus: € 4.050 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | max. 8 Teilnehmer |
| Teilnehmer: | Technisch interessierte Fachkräfte oder Projektleiter, die Deep Learning für die Bildverarbeitung nutzen wollen und den Einstieg in Deep-Learning-Algorithmen mit Keras suchen, um selbstständig neuronale Netze entwerfen und trainieren zu können. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Python oder fundierte Kenntnisse in einer anderen Programmiersprache verfügen, da die verwendete Schnittstelle auf Python basiert. Kenntnisse grundlegender mathematischer und statistischer Konzepte (Mittelwert, statistische Verteilungen, Ableitungsfunktion, was ist eine mathematische Funktion, Matrix, Vektor) erleichtern das Verständnis. Als Entwicklungsumgebung werden Jupyter Notebooks in der Cloud verwendet. |
| Standorte: | Stream Live, Stream gespeichert, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Magdeburg, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Inhaus, Webinar |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern; Details |
| Sprache: | Deutsch (Englisch ist bei Firmenseminaren ebenfalls möglich) |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf CD oder Papier |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen im Restaurant - (bei öffentlichen Seminaren) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740003 |
Seminartermine
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