Tauchen Sie ein in die Welt des Deep Learning mit Keras - von grundlegenden neuronalen Netzen bis hin zu komplexen Deep Learning Architekturen. Praxisorientiert, hands-on und zukunftsweisend.
Grundlagen und Setup
  • Einführung in Deep Learning und neuronale Netze
  • Installation und Konfiguration von Keras und TensorFlow
  • Keras Backend-Systeme und ihre Unterschiede
  • Erste Schritte mit der Keras API
  • Entwicklungsumgebung einrichten
Keras Core Concepts
  • Sequential und Functional API
  • Layer-Typen und ihre Anwendungen
  • Aktivierungsfunktionen
  • Loss Functions und Optimierer
  • Callbacks und Monitoring
  • Model Checkpointing
Datenverarbeitung mit Keras
  • Datengenerierung und Augmentation
  • Keras Datasets API
  • Custom Data Generators
  • Preprocessing Layer
  • Daten-Pipeline-Optimierung
  • Batch-Processing
Convolutional Neural Networks
  • CNN Architekturen implementieren
  • Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
  • Feature Extraction
  • Fine-Tuning
  • Bildklassifikation und Objekterkennung
  • Visualisierung von CNN-Features
Recurrent Neural Networks
  • LSTM und GRU Implementierung
  • Sequenzverarbeitung
  • Text Generation
  • Sentiment Analysis
  • Time Series Forecasting
  • Attention Mechanismen
Advanced Model Architectures
  • Autoencoder implementieren
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Siamese Networks
  • Multi-Task Learning
  • Custom Layers entwickeln
  • Model Subclassing
Produktivbetrieb und Deployment
  • Modell-Serialisierung und Export
  • TensorFlow Serving Integration
  • REST API Entwicklung
  • Modell-Optimierung für Production
  • Monitoring und Logging
  • Skalierung und Performance-Tuning