Der große Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2 from Udemy

Dieser Grundlagenkurs führt dich durch den Einsatz des Keras und TensorFlow 2-Frameworks von Google, um künstliche neuronale Netzwerke für Deep Learning zu erstellen. Ziel dieses Kurses ist es, dir einen leicht verständlichen Leitfaden zur Komplexität des TensorFlow-Frameworks zu geben. Andere Kurse und Tutorials tendieren dazu, sich von reinem TensorFlow fernzuhalten und stattdessen Abstraktionen zu verwenden, die dem Teilnehmer wenig tatsächliches Handwerkszeug mit auf den Weg geben. In unserem Kurs hingegen bieten wir dir eine vollständige Anleitung zur bestimmungsgemäßen Verwendung des TensorFlow-Frameworks und zeigen dir die neuesten Techniken des Deep Learning.

Wichtig: Unser Deep-Learning-Kurs erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python. Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten.

"War ein toller Kurs und konnte mir durch diesen Kurs ein Verständnis über Neuronale Netzwerke verschaffen. Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. Zunächst wird die Theorie erklärt, darauf folgt ein Bespiel und schließlich eine Übungsaufgabe... Besonders toll finde ich, dass auch die Folien entahlten sind. " ( S. Tatzreiter)

Dieser Kurs besteht aus zwei Teilen, das heisst du bekommst 2 Kurse für 1.

Teil 1: Keras und Tensorflow 2

Wir konzentrieren uns darauf, die neuesten Updates für TensorFlow 2 zu zeigen und mit der Keras-API (der offiziellen API von TensorFlow 2.0) schnell und einfach Modelle zu erstellen. Dabei behandeln wir unter anderem Modelle zur Vorhersage zukünftiger Immobilienpreise, zur Klassifikation medizinischer Bilder, zur Vorhersage zukünftiger Verkaufsdaten, zur Generierung von natürlicher Sprache und vieles mehr.

Keras, ein benutzerfreundlicher API-Standard für maschinelles Lernen, verwenden wir als zentrale API auf der obersten Ebene zum Erstellen und Trainieren von Modellen. Die Keras-API erleichtert den Einstieg in TensorFlow 2. Wichtig ist, dass Keras mehrere modellbildende APIs (sequentiell, funktional und Unterklassen) bereitstellt, damit ein Modell gemäß des Anwendungsfalls gewählt werden kann. Dabei stehen Komponenten für intuitives Debugging und zum Erstellen skalierbarer Eingabe-Pipelines bereit.

Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter

NumPy Crashkurs
Pandas Datenanalyse Crashkurs
Daten Visualisierungs Crashkurs
Grundlagen der Neuronalen Netze
TensorFlow 2 Grundlagen
Keras Grundlagen
Künstliche Neuronale Netzwerke (engl. Artificial Neural Networks)
Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)
Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)
Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)
AutoEncoders
GANs - Generative Adversarial Networks
Ausrollen von TensorFlow 2 in die Produktion
und vieles mehr.

Teil 2: TensorFlow 1 (mit Details)

Dieser Teil des Kurses hilft dir die Hintergründe in TensorFlow zu verstehen. Der 1. Teil des Kurses hat dir gezeigt wie du schnell und einfach mit Keras Analysen durchführen kannst. Wenn es dich interessiert, was sich hinter der Abstraktion des Keras-Frameworks verbirgt und wie TensorFlow im Detail funktioniert, dann ist dieser Teil genau richtig für dich.

Dieser Teil des Kurses deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter

Grundlagen des Neuronalen Netzes
TensorFlow Grundlagen
Künstliche Neuronale Netzwerke
Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)
Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)
Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)
AutoEncoder
Reinforcement Learning
OpenAI Gym
und vieles mehr.

Es gibt viele Deep Learning Frameworks, warum also TensorFlow?

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur numerischen Berechnung mit Datenflussgraphen. Knoten in einem Graphen stellen mathematische Operationen dar, während die Graphenkanten die zwischen ihnen kommunizierten multidimensionalen Datenarrays (Tensoren) darstellen. Die flexible Architektur ermöglicht die Bereitstellung von Berechnungen auf einer oder mehreren CPUs oder GPUs in einem Desktop, Server oder mobilen Gerät mit einer einzigen API. TensorFlow wurde ursprünglich von Forschern und Ingenieuren entwickelt, die im Google Brain Team innerhalb der Machine Intelligence Forschungsorganisation von Google arbeiten, um maschinelles Lernen und Forschung an tiefen neuronalen Netzen durchzuführen, aber das System ist allgemein leistungsfähig und wird auch in einer Vielzahl anderer Bereiche eingesetzt.

Es wird von großen Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt, darunter Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel und natürlich Google.

Du erhältst lebenslangen Zugang zu allen Lektionen und den dazugehörigen Notebooks.

Zusätzlich bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück. Und du darfst alle Notebooks als Dankeschön für das Ausprobieren dieses Kurses behalten.

Werde noch heute ein Deep Learning Experte. Wir sehen uns im Kurs.

What's inside

Syllabus

Einleitung

Willkommen im Kurs

Herzlich Willkommen in diesem Kurs!

In dieser Lektion erhältst du wichtige Hinweise rund um den Kurs! Bitte überspringe diese Lektion nicht, wenn dies dein erster Kurs mit uns ist!

Hier unsere praktischen und übersichtlichen Merkblätter im PDF-Format.

So kannst du die Jupyter Notebooks, Anaconda und Python auf deinem Computer installieren.

Installiere alle Python Abhängigkeiten, die du für diesen Kurs brauchst.

Hier kannst du dein Wissen direkt überprüfen und dir evtl. die passende Lektion gleich nochmals anschauen. Viel Spaß!

Überprüfe dein Wissen zum Pandas Crashkurs!

Check dein Wissensstand!

Kontrolliere dein bisheriges Wissen!

Wichtiger Hinweis zur Normalisierung der Eingabedaten von Neuronalen Netzwerken.

Weißt du schon alles oder musst du ein paar Lektionen nochmal anschauen? Überprüfe dich selbst!

Schon alles im Kasten? Teste dein Wissen im Quiz :-)

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Strengthens an existing foundation for intermediate learners of deep learning

Develops professional skills or deep expertise in deep learning with TensorFlow, Keras, computer vision, and NLP

This course avoids a purely abstract approach, and instead gives students practical experience with the TensorFlow framework and latest deep learning techniques

If you are new to programming in Python, you should take a course on Python before taking this course

Python experience is required for this course

Reviews summary

Umfassender deep learning kurs mit keras & tf2

Laut Studenten ist dieser Kurs eine exzellente Einführung in Deep Learning mit Keras und TensorFlow 2. Viele schätzen die klare Struktur, die praxisorientierten Beispiele und die umfassende Abdeckung von grundlegenden bis fortgeschrittenen Konzepten. Der Kurs bereitet gut auf die Erstellung von Künstlichen Neuronalen Netzen, Faltungsnetzwerken und Wiederkehrenden Netzen vor. Einige Hinweise zeigen, dass grundlegende Python-Kenntnisse unerlässlich sind, da die Crashkurse nur als Auffrischung dienen. Der zweite Teil über TensorFlow 1 wird von manchen als nützlich für ein tieferes Verständnis empfunden, während andere ihn als weniger relevant für aktuelle Anwendungen ansehen.

Der Kurs deckt beide TensorFlow-Versionen ab.

"Ich fand es super, dass auch TensorFlow 1 behandelt wird, um die Grundlagen zu verstehen, auch wenn man später TF2 nutzt."

"Der Teil über TensorFlow 1 ist zwar informativ, aber für meine aktuellen Projekte ist nur der TF2-Teil relevant."

"Hätte mir gewünscht, dass der Fokus noch stärker auf TensorFlow 2 liegt, da TF1 langsam veraltet ist."

Die bereitgestellten Materialien sind sehr nützlich.

"Besonders toll finde ich, dass auch die Folien enthalten sind."

"Die Jupyter Notebooks sind hervorragend organisiert und erleichtern das Nachvollziehen der Beispiele enorm."

"Es ist großartig, dass alle Notebooks zum Download bereitstehen und ich lebenslangen Zugriff habe."

Der Kurs bietet viele nützliche, hands-on Beispiele.

"Die vielen praktischen Beispiele, wie die Vorhersage von Immobilienpreisen oder die Bildklassifikation, waren sehr hilfreich."

"Ich konnte die gelernten Konzepte direkt in den Notebooks anwenden und so ein besseres Verständnis entwickeln."

"Die Projekte am Ende der Abschnitte haben mir geholfen, das Wissen zu festigen und eigene Modelle zu erstellen."

Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und leicht verständlich.

"Der Kurs ist sehr gut aufgebaut und strukturiert. Zunächst wird die Theorie erklärt, darauf folgt ein Beispiel und schließlich eine Übungsaufgabe..."

"Ich fand die Erklärungen zu komplexen Themen immer sehr klar und nachvollziehbar, was das Lernen erleichtert hat."

"Die schrittweise Einführung in TensorFlow 2 und Keras macht den Einstieg wirklich einfach, auch wenn die Materie anspruchsvoll ist."

Grundkenntnisse in Python sind absolut notwendig.

"Obwohl Crashkurse enthalten sind, muss man solide Python-Grundlagen mitbringen, sonst wird es schnell zu anspruchsvoll."

"Der Hinweis auf Python-Vorkenntnisse ist wichtig, ich habe gemerkt, dass die Crashkurse nicht ausreichen, wenn man bei Null anfängt."

"Man sollte auf jeden Fall vorher einen guten Python-Kurs absolviert haben, um den Inhalten folgen zu können."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Der große Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2 with these activities:

Erstelle einen Ordner mit Notizen, Lektionen und Ressourcen

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Hilft Dir, organisiert zu bleiben und Deine Lernerfahrung zu verbessern.

Show steps

Erstelle einen Ordner auf Deinem Computer.
Speichere Notizen, Lektionen und andere relevante Ressourcen in dem Ordner.

Wiederhole die Grundlagen von Python

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Refresht Dein Python-Wissen, um Dein Verständnis der TensorFlow- und Keras-Frameworks zu verbessern.

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Lies das Buch "Deep Learning" von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

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Erweitert Dein Wissen über Deep Learning durch ein umfassendes Standardwerk in diesem Bereich.

View Deep Learning. Das umfassende Handbuch on Amazon

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Five other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all eight activities

Erstelle ein Diagramm, das die Architektur eines Faltungsneuronalen Netzes (CNN) erklärt

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Hilft Dir, die Funktionsweise von CNNs visuell zu verstehen und Dein Wissen zu vertiefen.

Browse courses on Convolutional Neural Networks

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Überprüfe die Lektionen zu Faltungs- und Pooling-Schichten.
Entwirf einen Schritt-für-Schritt-Prozess, der die Architektur eines CNNs erklärt.
Erstelle ein Diagramm, das den Prozess aufschlüsselt.

Erkunde zusätzliche Tutorials zu AutoEncoders

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Erweitert Dein Wissen über AutoEncoder und gibt Dir Zugang zu weiteren Ressourcen.

Browse courses on Autoencoder

Show steps

Suche nach Tutorials zu AutoEncoders in TensorFlow und Keras.
Folge den Tutorials und implementiere die Konzepte.

Besuche einen Workshop zu TensorFlow und Keras

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Erhalte praktische Erfahrungen und erweitere Dein Wissen durch den Besuch eines von Experten geleiteten Workshops.

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Trage zu einem Open-Source-Projekt im Bereich Deep Learning bei

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Vertieft Dein Verständnis von Deep Learning, indem Du praktische Erfahrungen in einem realen Projekt sammelst.

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Suche nach Deep-Learning-Projekten auf Plattformen wie GitHub.
Wähle ein Projekt aus, das Deinem Kenntnisstand entspricht.
Trage zum Projekt bei, indem Du Code schreibst, Fehler meldest oder die Dokumentation verbesserst.

Werde Mentor für andere Lernende in Deep Learning

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Verfestigt Dein Verständnis durch das Lehren und Unterstützen anderer, während Du Dein Wissen weitergibst.

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Trete Online-Communitys oder Foren für Deep Learning bei.
Biete an, anderen Lernenden bei Fragen oder Problemen zu helfen.
Erstelle Tutorials oder Ressourcen, die anderen helfen können.

Career center

Learners who complete Der große Deep Learning Kurs mit Keras und TensorFlow 2 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

Data Scientists use their knowledge of mathematics and statistics, as well as their programming skills, to analyze data. They develop and apply machine learning algorithms to build models that can predict future trends and outcomes. This course can help you build the skills you need to become a successful Data Scientist. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. They work closely with Data Scientists to develop the algorithms that power machine learning models. This course can help you build the skills you need to become a successful Machine Learning Engineer. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Deep Learning Engineer

Deep Learning Engineers specialize in developing and deploying deep learning models. They work on a variety of projects, from developing new algorithms to optimizing existing ones. This course can help you build the skills you need to become a successful Deep Learning Engineer. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Artificial Intelligence Engineer

Artificial Intelligence Engineers design, develop, and deploy artificial intelligence systems. They work on a variety of projects, from developing new algorithms to optimizing existing ones. This course can help you build the skills you need to become a successful Artificial Intelligence Engineer. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Research Scientist

Research Scientists conduct research in the field of artificial intelligence. They develop new algorithms and techniques for solving problems in a variety of domains. This course can help you build the skills you need to become a successful Research Scientist. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and deploy software applications. They work on a variety of projects, from developing new features to fixing bugs. This course can help you build the skills you need to become a successful Software Engineer. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Data Analyst

Data Analysts use their knowledge of mathematics and statistics to analyze data. They develop and apply statistical models to identify trends and patterns in data. This course can help you build the skills you need to become a successful Data Analyst. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Business Analyst

Business Analysts use their knowledge of business and technology to analyze business problems. They develop and apply solutions to improve business processes. This course can help you build the skills you need to become a successful Business Analyst. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Product Manager

Product Managers are responsible for the development and launch of new products. They work with engineers, designers, and marketers to bring new products to market. This course can help you build the skills you need to become a successful Product Manager. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Marketing Manager

Marketing Managers are responsible for developing and executing marketing campaigns. They work with a variety of teams to create and implement marketing strategies. This course can help you build the skills you need to become a successful Marketing Manager. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Sales Manager

Sales Managers are responsible for leading and managing sales teams. They work with sales representatives to develop and implement sales strategies. This course can help you build the skills you need to become a successful Sales Manager. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Operations Manager

Operations Managers are responsible for the day-to-day operations of a business. They work with a variety of teams to ensure that the business runs smoothly. This course can help you build the skills you need to become a successful Operations Manager. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Financial Analyst

Financial Analysts use their knowledge of finance and economics to analyze financial data. They develop and apply financial models to make investment decisions. This course can help you build the skills you need to become a successful Financial Analyst. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Consultant

Consultants provide advice and guidance to businesses on a variety of topics. They work with businesses to identify and solve problems. This course can help you build the skills you need to become a successful Consultant. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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Entrepreneur

Entrepreneurs start and run their own businesses. They develop and implement business plans to bring new products and services to market. This course can help you build the skills you need to become a successful Entrepreneur. You will learn how to use TensorFlow and Keras to build and train deep learning models. You will also learn about the basics of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

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