Course
- Big Data and AI
- Programming
Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision
Über “Neuronale Netze”, “Artificial Intelligence” und “Deep Learning” reden heute alle. Jeder möchte künstliche Intelligenz nutzen, doch wie fange ich am besten damit an?
In diesem Kurs werden wir künstliche neuronale Netze, die Grundlage künstlicher Intelligenz, sowohl theoretisch als auch praktisch einführen. Dabei wollen wir genauer untersuchen, wie solche Netze funktionieren und wie man sie entwickeln und einsetzen kann. Der Kurs beinhaltet theoretische Grundlagen, praktische Übungen und weiterführende Exkurse, unter anderem in die Algorithmen, welche zum Trainieren von neuronalen Netzen verwendet werden. Anschließend werden wir lernen, wie ein Netz für verschiedene Einsatzzwecke optimiert werden kann und wie wir auch mit wenig Trainingsdaten Erfolge erzielen können. Am Ende zeigen wir, wie ihr selbst ein gutes Netz für ein eigenes Problem trainieren könnt.
Ziel des Kurses ist es, ein Verständnis von künstlichen neuronalen Netzen und deren Einsatz- und Optimierungsmöglichkeiten zu schaffen.
Offered by HPI-Student Team für neuronale Netze | Last updated on Dec 22, 2024 | 13901 enrollments
- Intermediate
- DE
- Certificate
Our teachers
HPI-Student Team für neuronale Netze
Das HPI-Student Team für neuronale Netze besteht aus den HPI-Studenten (v.l.n.r) Georg, Hendrik, Roman, Leonard und Benedikt. Sie studieren im fünften Bachelorsemester und haben sich im vergangenen Semester aus eigenem Interesse mit dem Thema Deep Learning und neuronale Netze beschäftigt. Herausgekommen ist dabei dieser Online Kurs, indem die Studenten die Gelegenheit nutzen wollen, das Thema auch anderen Interessierten beizubringen.
Bei der Kurserstellung betreut wurden sie aus dem openHPI-Team von Christiane und Tom, sowie dem Lehrstuhl "Internet-Technologien und Systeme" von Prof. Dr. Meinel.