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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

  • Stephano Procaccini

    Telefon: + 41 (800) 0800 99
    E-Mail:

  • Tasso Kaiser

    Telefon: + 41 (800) 0800 99
    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: Basel, Bern, Luzern, Sankt Gallen, Winterthur, Zürich
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 + 41 (800) 0800 99

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
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Bern 3 Tage
Inhaus / Firmenseminar 3 Tage
Sankt Gallen 3 Tage
Basel 3 Tage
Winterthur 3 Tage
Zürich 3 Tage
Zürich 3 Tage
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Sankt Gallen 3 Tage
Basel 3 Tage
Winterthur 3 Tage
Winterthur 3 Tage
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Sankt Gallen 3 Tage
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