Neuronale Netze für Convolutional Layer mit Zusatzqualifikation Python

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Implementierung und Anwendung von neuronalen Netzen mit Convolutional Layern. Sie nutzen Python, um Algorithmen zu entwickeln und Daten zu analysieren. Diese Fähigkeiten ermöglichen Ihnen, in Bereichen wie Bildverarbeitung, Mustererkennung und künstlicher Intelligenz tätig zu werden. Sie sind in der Lage, komplexe Datenstrukturen zu verarbeiten und Modelle zu erstellen, die in verschiedenen industriellen Anwendungen eingesetzt werden können.

• Einführung in neuronale Netze
• Grundprinzipien und Architektur von neuronalen Netzen
• Mathematische Grundlagen neuronaler Netze
• Grundlagen des Trainings von neuronalen Netzen
• Aktivierungsfunktionen und ihre Bedeutung

• Einführung in Convolutional Neuronal Networks (CNNs)
• Einführung in Recurrent Neuronal Networks (RNNs)
• Verlustfunktionen und Optimierungsalgorithmen
• Herausforderungen und Best Practices beim Training neuronaler Netze
• Praktische Implementierung von CNNs mit Python und TensorFlow/Keras

• Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
• Syntax und Semantik
• Variablen und Zuweisungen
• Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
• Zeichenketten (str) und ihre Operationen

• Kontrollstrukturen: if, else, elif
• Schleifen: for und while
• Funktionen definieren und aufrufen
• Fehlerbehandlung mit try und except
• Module importieren und nutzen