Neuronale Netze für Fully Connected Layer mit Zusatzqualifikation: Python und Java

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Implementierung und Anwendung von neuronalen Netzen mit Fully Connected Layern. Sie programmieren in Python und Java, um komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu lösen. Sie sind in der Lage, Algorithmen zu entwickeln und diese in Softwarelösungen zu integrieren. Ihre Fähigkeiten ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Softwareentwicklung.

• Einführung in neuronale Netze
• Grundprinzipien und Architektur von neuronalen Netzen
• Mathematische Grundlagen neuronaler Netze
• Aktivierungsfunktionen und ihre Bedeutung
• Verlustfunktionen und Optimierungsalgorithmen
• Herausforderungen und Best Practices beim Training neuronaler Netze

• Einführung in Convolutional Neuronal Networks (CNNs)
• Einführung in Recurrent Neuronal Networks (RNNs)

• Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
• Syntax und Semantik
• Variablen und Zuweisungen
• Kontrollstrukturen: if, else, elif
• Schleifen: for und while
• Funktionen definieren und aufrufen
• Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
• Fehlerbehandlung mit try und except

• Installation und Einrichtung einer Java-Entwicklungsumgebung
• Kompilieren von Java-Programmen
• Grundlagen der objektorientierten Programmierung
• Vererbung in objektorientierter Programmierung
• Grafische Benutzeroberflächen in Java
• Verwendung von SQL-Datenbanken in Java