Deep Learning, Neuronale Netze und TensorFlow in Python

Dieser Kurs ist dein umfassender Einstieg in die Welt des Deep Learnings – mit einem klaren Fokus auf Praxis, fundierter Theorie und moderner Python-Entwicklung mit TensorFlow 2 und Keras. Statt nur Code-Schnipsel zu kopieren, lernst du wirklich zu verstehen, wie neuronale Netze funktionieren – von der mathematischen Basis bis zur Anwendung. Du wirst eigene Modelle Schritt für Schritt selbst aufbauen und trainieren, Bilddaten analysieren und sogar Texte mit KI verarbeiten.

Du startest mit den Grundlagen des Machine Learning und neuronaler Netzwerke – und steigst dann tief in die wichtigsten Netzarchitekturen ein: Von klassischen Fully Connected Networks über CNNs für Bildverarbeitung bis zu RNNs/LSTMs für Zeitreihen und Texte. Dabei kommen State-of-the-art Modelle wie ResNet und DenseNet ebenfalls nicht zu kurz. Auch Natural Language Processing (NLP) ist Teil des Kurses – perfekt, um moderne KI-Anwendungen wie Chatbots oder Textklassifizierer zu entwickeln.

Kursinhalte im Überblick: Einführung in Machine Learning und neuronale NetzeMathematische Grundlagen (z. B. Aktivierungsfunktionen, Backpropagation)Eigene Modelle in TensorFlow 2 und Keras entwickelnVisualisierung und Debugging mit TensorBoardDigitale Bildverarbeitung mit CNNsModerne Architekturen: ResNet, DenseNetSequenzmodelle: RNNs und LSTM für zeitabhängige DatenEinstieg in Natural Language Processing (NLP) mit KerasPraxisnahe Projekte und ÜbungenZiel: Werde fit im Umgang mit modernen KI-Technologien und baue deine eigenen Deep-Learning-Modelle – fundiert, praxisnah, professionell.