Lernen Sie, wie Sie mit Keras in Python Deep Learning Modelle entwickeln. Erfahren Sie, was Keras ist, wie man es installiert und warum es eine beliebte Wahl für schnelle Prototypen und Experimente im maschinellen Lernen ist. Einfache Erklärungen und Beispiele für den Einstieg.
Erfahren Sie, wie Sie mit Keras in Python neuronale Netzwerke erstellen. Lernen Sie Ihr erstes neuronales Netzwerk zu erstellen, die Keras Sequential API zu verstehen und ein einfaches Klassifikationsmodell aufzubauen. Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispiele für den Einstieg.
Lernen Sie die Keras-Modelle kennen: Sequential Model, Functional API, Modell-Unterklassen und wie man Modelle speichert und lädt.
Lernen Sie, wie Sie Daten für Keras-Modelle vorbereiten: Laden, Vorverarbeitung, Augmentation, Generatoren und Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen.
Erfahren Sie mehr über Keras-Schichten: Kernschichten, erweiterte Schichten wie Dropout und BatchNormalization sowie Aktivierungsfunktionen.
Erfahren Sie, wie Sie neuronale Netzwerke in Keras erstellen: Dense, CNNs, RNNs, LSTM und GRU-Netzwerke. Beispiele und ausführliche Erklärungen.
Erfahren Sie, wie Sie Keras-Modelle kompilieren, trainieren und evaluieren. Nutzen Sie Callbacks und visualisieren Sie das Training mit TensorBoard.
Lernen Sie Hyperparameter-Tuning in Keras: Grid Search, Random Search und Keras-Tuner. Beispiele und detaillierte Erklärungen.
Erfahren Sie mehr über fortgeschrittene Keras-Themen: Transfer Learning, Feintuning, benutzerdefinierte Schichten und Trainingsschleifen.
Erfahren Sie mehr über NLP mit Keras: Textvorverarbeitung, Tokenisierung, Word Embeddings und Aufbau von NLP-Modellen. Beispiele und Anleitungen.
Erfahren Sie mehr über Bildverarbeitung mit Keras: Bilddatenaugmentation, vortrainierte CNNs zur Bildklassifikation und Bildsegmentierungsmodelle.
Erfahren Sie, wie Sie Zeitreihen mit Keras analysieren: Datenvorbereitung, Vorhersagemodelle, LSTM und GRU. Beispiele und Anleitungen.
Erfahren Sie mehr über Autoencoder und generative Modelle: Einführung, Variational Autoencoders (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs).
Erfahren Sie, wie Sie Keras-Modelle exportieren, mit TensorFlow Serving bereitstellen, auf Cloud-Plattformen und in Django-Webanwendungen deployen.
Erfahren Sie, wie Sie TensorFlow mit Keras integrieren und TensorFlow-Funktionen in Keras verwenden. Beispiele und detaillierte Erklärungen.
Entdecken Sie Best Practices in Keras: Debugging, Performance-Optimierung und Modellinterpretation. Tipps und detaillierte Beispiele.
Erfahren Sie mehr über Fallstudien und Projekte in Keras: Bildklassifikation, Textklassifikation, Zeitreihenvorhersage und End-to-End-Lösungen.
Erstellen Sie einen fortschrittlichen Chatbot mit NLTK, Keras und TensorFlow. Lernen Sie die Klassifizierung und Verarbeitung von Texten.
Build and train a neural machine translation model from English to Arabic using Keras and LSTM with detailed step-by-step implementation.
0049-15773651670
Jacob-winter-platz,1 01239 Dresden