Deep Learning Studio - grafisch neuronale Netze erstellen

und das völlig ohne Programmierung
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2,379 students
German
Neuronale Netze grafisch erstellen
Für das eigentlich Netz ist KEINE PROGRAMMIERUNG erforderlich
Ein wenig Datenvorverarbeitung mit Python ist trotzdem oft nötig, daher auch hier kurz gezeigt

Requirements

  • Ein Windows Computer oder ein Ubuntu Rechner sind nötig
  • Python Kenntnisse sind nicht schlecht, aber nicht zwingend nötig

Description

Dieser Kurs ist eine sanfte Einführung in die Welt der neuronalen Netze. Mit dem hier vorgestellten Tool "Deep Learning Studio" können neuronale Netze erstellt werden, indem Schichten per Drag & Drop gezogen und anschließend ihre Parameter verändert werden.

Dadurch können mit gut vorbereiteten Datensätzen sogar völlig ohne Programmierung neuronale Netze entworfen, trainiert und veröffentlicht werden.

Dieser Kurs ist KOSTENLOS, da er in Kooperation mit der Hochschule Fresenius und ihren Informatik Studiengängen Wirtschaftsinformatik, Bioinformatik und Angewandte Informatik entstanden ist.

Viel Spaß!

Dieser Kurs ist eine sanfte Einführung in die Welt der neuronalen Netze. Mit dem hier vorgestellten Tool "Deep Learning Studio" können neuronale Netze erstellt werden, indem Schichten per Drag & Drop gezogen und anschließend ihre Parameter verändert werden.

Dadurch können mit gut vorbereiteten Datensätzen sogar völlig ohne Programmierung neuronale Netze entworfen, trainiert und veröffentlicht werden.

Dieser Kurs ist KOSTENLOS, da er in Kooperation mit der Hochschule Fresenius und ihren Informatik Studiengängen Wirtschaftsinformatik, Bioinformatik und Angewandte Informatik entstanden ist.

Viel Spaß!

Who this course is for:

  • Alle, die eine KI ohne viel Aufwand und dennoch mit modernen Frameworks entwickeln wollen

Course content

1 section16 lectures3h 37m total length
  • Linksammlung
    00:07
  • Einleitung
    12:18
  • Ein erstes neuronales Netz mit dem MNIST Datensatz
    17:23
  • Eigene Datensätze importieren
    09:44
  • Ein eigenes Projekt und ein erster Netz-Entwurf
    14:52
  • Convolutional Schichten
    16:15
  • Pooling Layers und Dropout Layers
    14:34
  • Das AutoML Feature
    12:20
  • Hyperparameter
    15:24
  • Das neuronale Netz als WebApp veröffentlichen
    11:59
  • Text-Sentiment Analyse
    10:34
  • Daten-Vorbereitung mit Python
    31:36
  • Ein erster Netz-Entwurf mit LSTMs und Embeddings
    15:29
  • Gleitkommazahlen in den Daten und Lambda Layers
    15:58
  • CNNs zur Textanalyse
    12:15
  • CNNs und LSTMs kombinieren
    07:05

Instructor

Informatiker und Youtuber
Cedric Mössner
  • 4.1 Instructor Rating
  • 2,032 Reviews
  • 16,540 Students
  • 40 Courses

Ich bin selbstständiger Online-Dozent für Informatik auf Plattformen wie Udemy und Youtube aber auch für Universitäten, die bereits mit E-Learning arbeiten.

Meine Schwerpunkte sind zum Einen Machine Learning, mit Fokus aus Neuronale Netze und zum Anderen IT-Sicherheit.

Erfahrung habe ich gesammelt durch eigene lernende Algorithmen im privaten und beruflichen Bereich und als Betreiber von Webservices und gelegentlicher unabhängiger Penetrationtester oder Consultant für verschiedene Firmen und Privatpersonen.