Neuronale Netze und Deep Learning

Overview

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Wenn auch Sie topaktuelle KI für sich nutzen möchten, sind Sie mit diesem Kurs auf dem richtigen Weg. Deep Learning-Pioniere sind vielgefragt und wenn Sie Deep Learning einmal gemeistert haben, stehen Ihnen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen. Deep Learning ist eine neue „Superkraft“, mit der Sie KI-Systeme entwickeln können, die so vor ein paar Jahren gar nicht möglich gewesen wären. Mit diesem Kurs eignen Sie sich die grundlegenden Kenntnisse zu Deep Learning an. Am Ende des Kurses werden Sie die folgenden Fähigkeiten erlangt haben: – Verständnis der wesentlichen Techniktrends, die Deep Learning vorantreiben – Erstellen, Trainieren und Anwenden lückenloser, tiefer neuronaler Netze – Wissen, wie Sie effiziente (vektorisierte) neuronale Netze implementieren – Verständnis der wichtigsten Parameter in der Architektur eines neuronalen Netzes In diesem Kurs erfahren Sie zudem, wie Deep Learning eigentlich funktioniert, da das Konzept hier nicht nur flüchtig oder oberflächlich beschrieben wird Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Deep Learning für Ihre eigenen Anwendungen zu nutzen. Wenn Sie eine berufliche Laufbahn im Bereich KI anstreben, werden Sie nach diesem Kurs zudem grundlegende Fragen in einem Bewerbungsgespräch beantworten können. Dies ist der erste Kurs der Deep Learning-Spezialisierung

Syllabus

Neuronale Netze und Deep Learning

Seien Sie in der Lage, die wichtigsten Trends zu erklären, die Deep Learning vorantreiben, und verstehen Sie, wie diese heutzutage angewendet werden.

Grundlagen zu neuronalen Netzen

Lernen Sie, wie man ein maschinelles Lernproblem mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes erstellt. Erlernen Sie die Verwendung von Vektorisierung, um Ihre Modelle zu beschleunigen.

Flache neuronale Netze

Lernen Sie, wie Sie mithilfe von Forward Propagation und Backpropagation ein neuronales Netz mit einer verborgenen Schicht erstellen.

Tiefe neuronale Netze

Lernen Sie die wesentlichen Berechnungen, die dem Deep Learning zugrunde liegen, verstehen, verwenden Sie sie, um tiefe neuronale Netze zu erstellen, und wenden Sie sie auf die Computervision an.