Neuronale Netze - Konzeption und Nutzung

Kurslaufzeit: Selbstlernangebot
Autor/in: Cedric Mössner
Sprache: German

Was erwartet Dich in diesem Kurs?

Der Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis darüber, welche Arten der Künstlichen Intelligenz es gibt und wann welche Art genutzt wird.

Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Beschreibung neuronaler Netze und ihrer Wirkungsweise. Es wird erläutert, welche Vor- und Nachteile neuronale Netze haben und welche Arten von neuronalen Netzen wann sinnvoll sind.


Abschließend erhältst du die Möglichkeit, ein eigenes neuronales Netz in einem ersten Entwurf selbst zu erstellen und zu überprüfen.


Programmierkenntnisse sind dafür nicht erforderlich!

Was kannst du in diesem Kurs lernen?

  • Du verstehst, welche Arten der KI es gibt und wann welche genutzt werden.
  • Du kannst nachvollziehen, wie neuronale Netze arbeiten und was die Vor- und Nachteile von neuronalen Netzen sind.
  • Du kannst einordnen, welche Arten von neuronalen Netzen wann sinnvoll sind.
  • Du kannst neuronale Netze in einem ersten Entwurf selbst erstellen und überprüfen, wie diese abschneiden.

Wie ist der Kurs aufgebaut?

Kapitel 1 Big Data

1.1 Big Data und alles was möglich ist

1.2 Klassifikation vs. Regression

1.3 Überwachte und unüberwachte Verfahren

1.4 Semi-supervised Learning

1.5 Fehlerminimierung

1.6 Overfitting

1.7 Abstandsmaße

1.8 Ein Beispieldatum


Kapitel 2 Der EM-Algorithmus

2.1 Der EM-Algorithmus

2.2 Evolutionäre Algorithmen

2.3 Reinforcement Learning

Kapitel 3 Neuronale Netze

3.1 Neuronale Netze

3.2 Warum erst seit 2009?

3.3 Modell eines neuronalen Netzes

3.4 Workflow

3.5 Errorfunktion

3.6 Berechnung innerhalb eines Neurons

3.7 Aktivierungsfunktionen

3.8 Batches und Epochen

3.9 Lernraten

Kapitel 4 Tiefe Neuronale Netze

4.1 Tiefe Neuronale Netze

4.2 ConvolutionalNeuronal Networks

4.3 Rekurrente Neuronale Netze

4.4 Long Short-Term Memory

4.5 Auto-Encoder

4.6 Generative Adversarial Networks

4.7 Tatsächliche Architekturen

4.8 Spiking Neural Networks

Kapitel 5 Deep Learning Studio Installation

5.1 Deep Learning Installation

5.2 Das Deep Learning Studio - Ein erstes Projekt und der Workflow des DLS

5.3 Datenvorbereitung für das eigene Projekt

5.4 Das neuronale Netz für Pneumonie Diagnose

 

Voraussetzungen

Keine Vorkenntnisse benötigt

Arbeitsaufwand

ca. 5 Stunden

Leistungsnachweis

In diesem Kurs kannst du Badges und ein Weiterbildungszertifikat erhalten.

Was kostet der Kurs?

Die Gebühr für den unbetreuten Selbstlernkurs beträgt 50 € (inkl. Mehrwertsteuer). Nachdem du bezahlt hast, kannst du sofort loslegen! Du bekommst Zugang zum Kurs und kannst für mit den Unterlagen arbeiten! Im Anschluss erhältst du ein Weiterbildungszertifikat von oncampus, wenn du die gestellten Aufgaben erfolgreich gelöst hast.



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