Tiefes Lernen
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Deep Learning
Überblick über Deep Learning, Geschichte und Anwendungen

Modul #2
Mathematische Voraussetzungen
Überprüfung der linearen Algebra, der Differential- und Integralrechnung und der Wahrscheinlichkeitstheorie

Modul #3
Grundlagen neuronaler Netze
Einführung in künstliche neuronale Netze, Perceptronen und mehrschichtige Perceptronen

Modul #4
Aktivierungsfunktionen und Backpropagation
Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und Gradientenabstieg

Modul #5
Aufbau und Training neuronaler Netze
Praktische Erfahrung mit dem Aufbau und Training neuronaler Netze mithilfe eines Deep-Learning-Frameworks

Modul #6
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Einführung in CNNs, Convolutional-Schichten und Pooling-Schichten

Modul #7
CNN-Architekturen
AlexNet-, VGGNet-, GoogLeNet- und ResNet-Architekturen

Modul #8
Transfer Learning und Feinabstimmung
Verwendung vorab trainierter CNN-Modelle und Feinabstimmung für Bildklassifizierungsaufgaben

Modul #9
Rekurrierende neuronale Netze (RNNs)
Einführung in RNNs, einfache RNNs und LSTM-Netze

Modul #10
RNN-Architekturen
GRU, bidirektionale RNNs und Encoder-Decoder-Modelle

Modul #11
Sequenz-zu-Sequenz-Modelle
Maschinelle Übersetzung, Chatbots und Sequenz-zu-Sequenz-Modelle

Modul #12
Generative Modelle
Einführung in generative Modelle, GANs und VAEs

Modul #13
Autoencoder und Variational Autoencoder
Dimensionalitätsreduktion, Autoencoder und VAEs

Modul #14
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs, DCGANs und bedingte GANs

Modul #15
Deep Reinforcement Learning
Einführung in Reinforcement Learning, Q-Learning und Policy Gradients

Modul #16
Deep Reinforcement-Learning-Algorithmen
DDPG, Actor-Critic-Methoden und AlphaGo

Modul #17
Unüberwachtes Lernen und Clustering
K-Means, hierarchisches Clustering und Dimensionsreduktion

Modul #18
Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache
Wort-Embeddings, Sprachmodelle und Textklassifizierung

Modul #19
Aufmerksamkeitsmechanismen
Aufmerksamkeit in NLP, Transformatoren und BERT

Modul #20
Deep Learning für Computer Vision
Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung

Modul #21
Deep Learning-Frameworks
TensorFlow, PyTorch und Keras

Modul #22
Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning
Modellbewertungsmetriken, Hyperparameter-Tuning und Kreuzvalidierung

Modul #23
Deep Learning-Bereitstellung und -Produktion
Modellbereitstellung, Modellbereitstellung und -produktion

Modul #24
Ethik und Fairness beim Deep Learning
Ethische Überlegungen, Voreingenommenheit und Fairness beim Deep Learning Modelle

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Deep Learning

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