Deep Learning mit Python

Neuronale Netze spielen eine Schlüsselrolle bei der Automatisierung komplexer Prozesse in zahlreichen Geschäftsfeldern. Sie kommen im Backend zum Einsatz, um Gesichter auf Fotos zu erkennen, Fehler in maschinellen Prozessen zu identifizieren und Kursentwicklungen im Aktienhandel vorherzusagen — dies sind nur einige von vielen Anwendungsgebieten. In diesem Seminar erhalten die Teilnehmer eine fundierte Einführung in die Grundlagen des Deep Learnings sowie in die praktische Nutzung des Frameworks Keras. Ziel ist es, die Teilnehmer zu befähigen, eigenständige Deep-Learning-Lösungen zu entwickeln und in ihren jeweiligen Bereichen produktiv einzusetzen. Das Seminar beginnt mit der Erklärung der Funktionsweise neuronaler Netze, angefangen bei einfachen Neuronen bis hin zu deren Verknüpfung in komplexen Architekturen. Im praktischen Teil wird das Anlernen neuronaler Netze mit Python und Keras anhand realer Beispieldaten geübt. Zudem werden fortgeschrittene Themen wie die Verarbeitung von Bilddaten mithilfe konvolutionaler Schichten (CNN) und die Analyse von Sequenzdaten (wie Texte und Zeitreihen) mit rekurrenten Schichten (RNN) behandelt.