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Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision
Partnerangebot
Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision
Start
jederzeit
Umfang
5 Wochen à 3-6
Sprache
Deutsch
Überblick

Über “Neuronale Netze”, “Artificial Intelligence” und “Deep Learning” reden heute alle. Jeder möchte künstliche Intelligenz nutzen, doch wie fange ich am besten damit an?     In diesem Kurs werden wir künstliche neuronale Netze, die Grundlage künstlicher Intelligenz, sowohl theoretisch als auch praktisch einführen. Dabei wollen wir genauer untersuchen, wie solche Netze funktionieren und wie man sie entwickeln und einsetzen kann.

Warum empfiehlt der KI-Campus diesen Kurs?

 

Dieser Kurs ist ein Angebot von Studierenden für Studierende und bietet so einen niederschwelligen und praxisorientierten Einstieg in die Technologien des Deep Learning. Wer also auf der Suche nach einer frischen Herangehensweise an die Themen und vielen praktischen Übungen und Projektaufgaben ist, wird in diesem Kurs fündig.  

Welche Inhalte erwarten mich?
  • Theoretische Grundlagen Neuronaler Netze,
  • Praktische Übungen zur Anwendung Neuronaler Netze im Bereich Computer Vision
  • Weiterführende Exkurse, unter anderem in die Algorithmen, welche zum Trainieren von neuronalen Netzen verwendet werden
  • Optimierung Neuronaler Netze für verschiedene Einsatzzwecke
  • Methoden, um auch mit wenig Trainingsdaten Erfolge zu erzielen können
Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

  • den Einsatz und die Optimierungsmöglichkeiten von künstlichen neuronalen Netzen zu verstehen.
  • selbst ein gutes Netz für ein eigenes Problem trainieren zu können.
Welche Voraussetzungen benötige ich?
  • Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Mathekenntnisse auf Abiturniveau (insb. Algebra, Statistik)
  • Zielgruppe: Studenten, Berufstätige, lebenslang Lernende
Wer bietet diesen Kurs an?
What else do I need to know?
Lernformat: Online-Kurse & MOOCs
Zertifizierungsmöglichkeiten:
Leistungsnachweis
Level: Fortgeschritten
Lizenz: CC BY-SA 4.0 ; Titelbild: Roberto Nickson/Unsplash.com