Durch die Teilnahme an diesem Workshop werden Sie:<\/p>\n
Ein Verständnis grundlegender Programmierkonzepte in Python 3, wie Funktionen, Schleifen, Dictionaries und Arrays; Vertrautheit mit Pandas-Datenstrukturen und ein Verständnis für die Berechnung einer Regressionslinie.<\/p>","contents":"
Erforschen Sie die grundlegenden Mechanismen und Werkzeuge für das erfolgreiche Training von tiefen neuronalen Netzen:<\/p>\n
Nutzen Sie vortrainierte Modelle, um Herausforderungen im Bereich Deep Learning schnell zu lösen. Trainieren Sie rekurrente neuronale Netzwerke auf sequenziellen Daten:<\/p>\n
Erstellen Sie mit Hilfe von Computer Vision ein Modell, das zwischen frischem und verdorbenem Obst unterscheidet:<\/p>\n
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Unternehmen weltweit nutzen künstliche Intelligenz, um ihre grössten Herausforderungen zu lösen. Mediziner nutzen KI, um genauere und schnellere Diagnosen bei Patienten zu ermöglichen. Einzelhandelsunternehmen nutzen sie, um ihren Kunden ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten. Automobilhersteller nutzen sie, um persönliche Fahrzeuge, gemeinsame Mobilität und Lieferdienste sicherer und effizienter zu machen. Deep Learning ist ein leistungsfähiger KI-Ansatz, der mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwendet, um bei Aufgaben wie Objekterkennung, Spracherkennung und Sprachübersetzung die höchste Genauigkeit zu erzielen. Mithilfe von Deep Learning können Computer Muster aus Daten lernen und erkennen, die für von Experten geschriebene Software als zu komplex oder zu subtil gelten.<\/p>\nIn diesem Workshop lernen Sie anhand praktischer Übungen zum Thema Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Deep Learning funktioniert. Sie werden Deep-Learning-Modelle von Grund auf trainieren und dabei Tools und Tricks lernen, um hochpräzise Ergebnisse zu erzielen. Sie werden auch lernen, wie Sie frei verfügbare, hochmoderne vortrainierte Modelle nutzen können, um Zeit zu sparen und Ihre Deep-Learning-Anwendung schnell zum Laufen zu bringen.<\/p>","objective_plain":"Durch die Teilnahme an diesem Workshop werden Sie:\n\n\n- Lernen Sie die grundlegenden Techniken und Werkzeuge kennen, die zum Trainieren eines Deep-Learning-Modells erforderlich sind.\n- Erfahrungen mit g\u00e4ngigen Deep-Learning-Datentypen und Modellarchitekturen zu sammeln\n- Anreicherung von Datens\u00e4tzen durch Datenerweiterung zur Verbesserung der Modellgenauigkeit\n- Nutzung des Transfer-Lernens zwischen Modellen, um effiziente Ergebnisse mit weniger Daten und Berechnungen zu erzielen\n- Vertrauen aufbauen, um Ihr eigenes Projekt mit einem modernen Deep-Learning-Framework in Angriff zu nehmen","essentials_plain":"Ein Verst\u00e4ndnis grundlegender Programmierkonzepte in Python 3, wie Funktionen, Schleifen, Dictionaries und Arrays; Vertrautheit mit Pandas-Datenstrukturen und ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Berechnung einer Regressionslinie.","contents_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nDie Mechanik des Deep Learning\n\nErforschen Sie die grundlegenden Mechanismen und Werkzeuge f\u00fcr das erfolgreiche Training von tiefen neuronalen Netzen:\n\n\n- Trainieren Sie Ihr erstes Computer-Vision-Modell, um den Trainingsprozess zu erlernen.\n- Einf\u00fchrung von neuronalen Faltungsnetzen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bei Bildverarbeitungsanwendungen.\n- Anwendung der Datenerweiterung zur Verbesserung eines Datensatzes und zur Verbesserung der Modellgeneralisierung.\nVortrainierte Modelle und rekurrente Netze\n\nNutzen Sie vortrainierte Modelle, um Herausforderungen im Bereich Deep Learning schnell zu l\u00f6sen. Trainieren Sie rekurrente neuronale Netzwerke auf sequenziellen Daten:\n\n\n- Integrieren Sie ein vorab trainiertes Bildklassifizierungsmodell, um eine automatische Hundet\u00fcr zu erstellen.\n- Nutzen Sie Transfer Learning, um eine personalisierte Hundet\u00fcr zu erstellen, die nur Ihren Hund hereinl\u00e4sst.\n- Trainieren Sie ein Modell zur automatischen Vervollst\u00e4ndigung von Text auf der Grundlage von Schlagzeilen der New York Times.\nAbschlussprojekt: Objektklassifizierung\n\nErstellen Sie mit Hilfe von Computer Vision ein Modell, das zwischen frischem und verdorbenem Obst unterscheidet:\n\n\n- Erstellen und trainieren Sie ein Modell, das Farbbilder interpretiert.\n- Erstellen Sie einen Datengenerator, um das Beste aus kleinen Datens\u00e4tzen herauszuholen.\n- Verbessern Sie die Trainingsgeschwindigkeit durch die Kombination von Transferlernen und Merkmalsextraktion.\n- Er\u00f6rterung fortgeschrittener neuronaler Netzarchitekturen und aktueller Forschungsbereiche, in denen die Studierenden ihre F\u00e4higkeiten weiter verbessern k\u00f6nnen.\nAbschliessende \u00dcberpr\u00fcfung\n\n\n- Besprechen Sie die wichtigsten Erkenntnisse und beantworten Sie Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab und erhalten Sie ein Zertifikat.\n- F\u00fcllen Sie die Workshop-Umfrage aus.\n- Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigene Entwicklungsumgebung f\u00fcr KI-Anwendungen einrichten k\u00f6nnen.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Unternehmen weltweit nutzen k\u00fcnstliche Intelligenz, um ihre gr\u00f6ssten Herausforderungen zu l\u00f6sen. Mediziner nutzen KI, um genauere und schnellere Diagnosen bei Patienten zu erm\u00f6glichen. Einzelhandelsunternehmen nutzen sie, um ihren Kunden ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten. Automobilhersteller nutzen sie, um pers\u00f6nliche Fahrzeuge, gemeinsame Mobilit\u00e4t und Lieferdienste sicherer und effizienter zu machen. Deep Learning ist ein leistungsf\u00e4higer KI-Ansatz, der mehrschichtige k\u00fcnstliche neuronale Netze verwendet, um bei Aufgaben wie Objekterkennung, Spracherkennung und Sprach\u00fcbersetzung die h\u00f6chste Genauigkeit zu erzielen. 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In diesem Workshop lernen Sie anhand praktischer Übungen zum Thema Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Deep Learning funktioniert. Sie werden Deep-Learning-Modelle von Grund auf trainieren und dabei Tools und Tricks lernen, um hochpräzise Ergebnisse zu erzielen. 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Mithilfe von Deep Learning k\u00f6nnen Computer Muster aus Daten lernen und erkennen, die f\u00fcr von Experten geschriebene Software als zu komplex oder zu subtil gelten.\n\nIn diesem Workshop lernen Sie anhand praktischer \u00dcbungen zum Thema Computer Vision und Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, wie Deep Learning funktioniert. Sie werden Deep-Learning-Modelle von Grund auf trainieren und dabei Tools und Tricks lernen, um hochpr\u00e4zise Ergebnisse zu erzielen. 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