Kursbeschreibung

Dieser Kurs bringt eine effektive und verständliche einführung zu Neuronalen Netzen, eine Lernumgenbung mit Jupiter Notebooks in denen die Neuronalen Netze nochmal erklärend programmiert werden und dargestellt werden. Für die mehrschichtigen Modelle wird auch ein Einstieg für Keras, Tensorflow 2 geboten.

- Artificial Intelligence (künstliche Intelligenz)
- Machine Learning (maschinelles Lernen)
- Deep Neural Networks
- Ein einfaches neuronales Netz
- Perceptron
- Lernen im einfachen Netz
- Mehrschichtige neuronale Netze
- Lernen im mehrschichtigen Netz
- Convolutional Neural Networks
- Programmierung von Convolutional Neural Networks mit TensorFlow 2
- Convolutional Networks zur Handschriftenerkennung
- Die Evolution der neuronalen Netze
- Der Machine-Learning-Prozess
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- Teilüberwachtes Lernen (Semi-supervised Learning)
- Anwendungsbereiche und Praxisbeispiele
- Der Algorithmus
- Die Implementierung