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Ganzheitlich angewandte KI_Deep Learning
KI-Campus-Original
Ganzheitliche angewandte KI im Ingenieurbereich - Deep Learning für sequentielle Prozessdaten
Duration
7 Wochen à 3 Stunden
Zertifizierungsmöglichkeiten:
Leistungsnachweis
Kenntnislevel:
Fortgeschrittene
Kostenlos
Dieser Kurs gehört zu der Kursreihe Ganzheitliche angewandte KI im Ingenieurbereich

Überblick

Der Kurs „Deep Learning für sequentielle Prozessdaten“ bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in das Gebiet der rekurrenten Neuronalen Netze mit TensorFlow mit besonderem Fokus auf den Ingenieurbereich. Sensoren als auch Maschinen liefern oft Daten in Form von Zeitreihen. Daher vermittelt dieser Online-Kurs das Wissen zu speziellen Ansätzen des Deep Learnings und dessen Anwendung auf Basis von TensorFlow mit Hilfe von Lernvideos, praktischen Beispielen, Tests zur Selbstkontrolle und Übungen zum Selbermachen.

Welche Inhalte erwarten mich?

  • Einblick in die Methoden des Deep Learnings mit Fokus auf Zeitreihendaten und rekurrenten neuronalen Netzen
  • Anwendung von rekurrenten Deep Learning Methoden mit TensorFlow

Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

  • den Unterschied zwischen Maschinelles Lernen und Deep Learning zu erklären.
  • Elemente und Besonderheiten von rekurrenten Neuronalen Netzen zu beschreiben.
  • mit verschiedene Layerkonzepten (RNN, LSTM, Dense, Dropout) ein neuronales Netz in TensorFlow aufzubauen und anzuwenden.

Welche Voraussetzungen benötige ich?

  • Vorwissen im Bereich Ingenieurwissenschaften
  • Grundkenntnisse der Ingenieursmathematik
  • Grundlagen im Bereich des Maschinellen Lernens z.B. aus dem „Kurs Maschinelles Lernen in der Produktion“
  • Grundkenntnisse Programmierung von Vorteil aber nicht notwendig
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Ganzheitlich angewandte KI_Deep Learning
Dieser Kurs wird angeboten von
Institution
lecturer
Kursinformationen
Lernformat:
Online-Kurs
Lizenz:
CC BY-NC-SA 4.0
Deutsch
Für die Inhalte der Lernangebote sind die Lernangebotserstellenden verantwortlich.
Thema
Mensch-Maschine-Interaktion
Maschinelles Lernen
Internet der Dinge und Industrie 4.0