Deep Learning, ein Spezialgebiet des maschinellen Lernens, stellt ein künstliches neuronales Netzwerk dar, das darauf abzielt, die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachzubilden. Ziel ist es, Systeme zu schaffen, die auf Grundlage von Dateneingaben Vorhersagen treffen können.
Heutzutage wird Deep Learning in vielfältigen Bereichen eingesetzt. Es unterstützt beispielsweise fortschrittliche Fahrassistenzsysteme in Autos, hilft bei der Erkennung von Betrugsfällen im Versicherungs- und Bankwesen und ermöglicht zielgerichtete Werbung, die zu Umsatzsteigerungen und Geschäftswachstum beiträgt.
Früher war es erforderlich, dass sich der Benutzer an den Computer anpasst. Die Interaktion war oft unpersönlich und wenig intuitiv. Deep Learning hingegen emuliert bestimmte Audio- und Videoinformationen, um eine ansprechende Benutzererfahrung zu kreieren und Anwendungen zu unterstützen, die unseren Alltag erleichtern.
Anwendungsbereiche des Deep Learning
Während Google Deep Learning nutzt, um seine Suchalgorithmen zu optimieren, setzt Netflix es zur Erstellung von personalisierten Empfehlungssystemen für seine Nutzer ein.
Deep Learning findet branchenübergreifend Anwendung in Bereichen wie Spracherkennung, Bildanalyse, Übersetzung, Prognose und Datenanalyse. Hier sind die 10 wichtigsten Branchen, die von Deep Learning profitieren:
- Sprachassistenten
- Übersetzungsprogramme
- Betrugserkennung
- Autonomes Fahren
- Schätzung von Versicherungsschäden
- Prognose von Gesundheitsrisiken
- Medizinische Diagnostik und Analyse
- Marketing und Werbung
- Public Relations und Reputationsmanagement
- Personalisierte Werbung
Karriereperspektiven und Berufsbilder im Deep Learning
Für diejenigen, die eine Karriere im Bereich Deep Learning anstreben, gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten:
- Dateningenieur
- Data Scientist
- Datenanalyst
- Forschungsanalyst
- Softwareentwickler
- NLP-Ingenieur
- Dozent/Lehrer
- Neuroinformatiker
- Bioinformatiker
- Business Intelligence Analyst
- Entwickler von Deep-Learning-Anwendungen
- Computer-Vision-Ingenieur
- Deep Learning Manager/Teamleiter
Da Deep Learning branchenübergreifend immer wichtiger wird, lohnt es sich, in entsprechende Weiterbildung zu investieren, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.
Udemys Deep Learning A-Z™
Deep Learning A-Z ist bekannt für seine fundierte Struktur, praxisnahe Projekte, ausführliche Programmier-Tutorials und umfassende Unterstützung während des Kurses. Dies macht ihn zu einem der angesehensten Kurse, dem Unternehmen weltweit vertrauen.
Mit 22 Stunden Videomaterial, 34 Artikeln, 169 Vorlesungen und 5 zusätzlichen herunterladbaren Ressourcen hat dieser Kurs bereits 348.565 Studenten erfolgreich weitergebildet. Voraussetzungen für die Teilnahme sind grundlegende Mathematikkenntnisse auf Highschool-Niveau sowie Basiskenntnisse in Python.
Im Rahmen des Kurses haben die Teilnehmer die Möglichkeit, an realen Datensätzen zu arbeiten. Sie setzen dabei künstliche neuronale Netze zur Problemlösung ein, konvolutionelle neuronale Netze zur Bilderkennung und rekursive neuronale Netze zur Aktienkursprognose. Darüber hinaus lernen sie selbstorganisierende Karten, Boltzmann-Maschinen und gestapelte Autoencoder kennen, die zu den neuesten Entwicklungen im Deep Learning gehören.
Der Kurs bereitet die Teilnehmer außerdem auf die Arbeit mit wichtigen Werkzeugen wie TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras und Scikit-learn vor.
Ein tiefes Verständnis von DL
Ein weiterer hoch bewerteter Deep-Learning-Kurs vermittelt, wie man Deep Learning mit dem PyTorch-Tool und einem experimentellen wissenschaftlichen Ansatz meistert.
Mit 57,5 Stunden Videotutorials, 3 Artikeln und 1 herunterladbaren Ressource wird dieser Kurs mit einem Abschlusszertifikat geliefert.
Die Voraussetzungen zur Teilnahme an diesem Kurs sind ein grundlegendes Interesse an Deep Learning und ein Google-Konto. Die Teilnehmer erhalten Zugang zu einer Live-Frage-und-Antwort-Sitzung, zahlreichen Übungen, Programmieraufgaben und über 8 Stunden Python-Tutorials.
Mithilfe von Grafiken, Diagrammen und Zahlen werden künstliche neuronale Netze auf intuitive Weise erklärt. Das Gelernte wird visualisiert und anhand von umfassenden Projekten verdeutlicht. Dieser Kurs ist ideal für Einsteiger in das maschinelle Lernen, angehende Data Scientists und Datenwissenschaftler, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten.
Data Science: Deep Learning
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Ihr erstes künstliches neuronales Netzwerk mit reinem Python- und TensorFlow-Code erstellen. Der Kurs umfasst 89 Lektionen und 12 Stunden Video-Tutorials, bietet lebenslangen Zugriff und wird mit einem Abschlusszertifikat beendet.
Voraussetzungen für die Teilnahme sind Kenntnisse in Ableitungen aus der Infinitesimalrechnung, Matrixarithmetik, Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie Grundkenntnisse in Python und Nymphy.
Es wird empfohlen, dass die Teilnehmer auch mit dem Inhalt des Kurses zur logistischen Regression von Lazy Programmer Inc. vertraut sind. Behandelt werden Themen wie Kreuzentropiekosten, Gradientenabstieg, Neuronen und das XOR-Problem.
In diesem Kurs wird vermittelt, wie man ein neuronales Netzwerk mit Googles TensorFlow codiert. Darüber hinaus wird erklärt, wie Deep Learning funktioniert und wichtige Konzepte wie Aktivierung, Backpropagation und Feedforward erläutert.
Einführung in Deep Learning
Wenn Sie einen Kurs suchen, der Ihnen beibringt, neuronale Netze für strukturierte Daten mit Keras und TensorFlow zu erstellen und zu trainieren, ist die Einführung in Deep Learning ideal. Alles, was Sie brauchen, sind 4 Stunden, um diesen Kurs abzuschließen!
Dieser kostenlose Kurs ist in sechs Abschnitte mit jeweils einer Übung und einem Tutorial unterteilt. Der Dozent, Ryan Holbrook, unterstützt Sie bei der Vorbereitung auf die Computer Vision.
Wenn Sie bereits mit dem Kurs „Einführung in das maschinelle Lernen“ vertraut sind, stellt dieser Kurs eine hervorragende Weiterbildungsmöglichkeit dar. Aber was genau lernen Sie in diesem Kurs?
Zunächst werden die Grundlagen des Deep Learning behandelt und Ihr erstes neuronales Netz mit Keras und TensorFlow trainiert. Außerdem lernen Sie, Overfitting und Underfitting zu vermeiden, um Ihre Leistung zu optimieren, und Sie fügen spezielle Schichten hinzu, um das Training zu stabilisieren.
Sie lernen zudem binäre Klassifizierung und setzen Deep Learning in allgemeineren Aufgaben ein. Durch diesen Kurs erhalten Sie zudem Zugang zu Bonuslektionen, mit denen Sie Ihre neu erworbenen Fähigkeiten festigen können.
Deep-Learning-Tutorial für Anfänger
Mit 18 Lektionen und 2 Stunden Lernmaterial ist Simplilearns Deep Learning Tutorial für Anfänger ein Kurs für Fortgeschrittene.
In diesem Kurs werden die Grundlagen der Bild- und Videoverarbeitung behandelt. Im Detail werden Ihnen die Grundlagen des Deep Learning, seine vielfältigen Anwendungsbereiche, die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und verschiedene Deep-Learning-Frameworks und Algorithmen sowie die Grundlagen von Python vermittelt.
Es gibt noch mehr! Sie lernen auch über TensorFlow, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNN), GANs und die Grundlagen von Keras.
Zusätzlich erhalten Sie exklusive Einblicke in mögliche Fragen bei Deep-Learning-Vorstellungsgesprächen.
Deep Learning, Illustrierte Reihe
Deep Learning von I. Goodfellow, Yoshua Benigo und Aaron Courville ist Teil der 13-Bücher-Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Warum sollten Sie diesem Buch eine Chance geben? Elon Musk, Co-Vorsitzender von OpenAI und CEO von Tesla und SpaceX, hat dieses Buch als das umfassendste Werk zum Thema Deep Learning bezeichnet. Es ist sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene im maschinellen Lernen geeignet und deckt ein breites Themenspektrum ab.
Neben konzeptionellen Grundlagen werden Deep-Learning-Techniken wie Deep-Feedforward-Netzwerke, Regularisierung, Sequenzmodellierung und praktische Methoden behandelt.
Außerdem erhalten Sie Einblicke in praktische Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Bioinformatik und Videospiele.
Wenn Sie sich für theoretische Konzepte wie Monte-Carlo-Methoden, die Partitionsfunktion, approximative Inferenz und tiefe generative Modelle interessieren, wird dieses Buch Sie mit seinen detaillierten und umfassenden Beschreibungen begeistern.
Deep Learning mit Python
Francois Chollets „Deep Learning With Python“ bietet die Gelegenheit, sich die Deep-Learning-Fähigkeiten des Schöpfers von Keras anzueignen.
Dieses 504 Seiten starke Werk ist ideal für fortgeschrittene Leser mit Grundkenntnissen in Python. In diesem Buch lernen Sie Bildklassifizierung, Bildsegmentierung, Zeitreihenprognosen, Textklassifizierung, maschinelles Lernen, Textgenerierung, Transfer neuronaler Stile und Bildgenerierung.
Beim Kauf dieses Buches erhalten Sie auch Zugang zu einem kostenlosen E-Book in verschiedenen Formaten. Tauchen Sie ein in die Funktionsweise von Keras in realen Situationen und erhalten Sie Einblicke, die sowohl für Anfänger, Fortgeschrittene als auch für Experten geeignet sind!
Deep Learning: Ein visueller Ansatz
Deep Learning: A Visual Approach von Andrew Glassner ist eine illustrierte Ausgabe, die vermittelt, wie Sie Deep-Learning-Probleme ohne komplizierte Mathematik lösen. Es enthält ausreichend konzeptionelle und visuelle Erklärungen, um Sie an das Herz des Deep Learning heranzuführen.
Ohne Gleichungen oder Programmierung lernen Sie, wie man Textgeneratoren verwendet, um Artikel und Geschichten zu verfassen.
Sie verstehen, wie Bildklassifizierungssysteme Objekte oder Subjekte erkennen, wie man Techniken des maschinellen Lernens in Verbindung mit KI einsetzt und vieles mehr.
Werden Sie fit, um intelligente Systeme zu bauen, die uns helfen, die Zukunft der KI zu gestalten und die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Edurekas Deep Learning Vollständiger Kurs
Wenn Sie nach einer anschaulichen Ressource suchen, die Ihnen hilft, tief in die Funktionsweise von KI, Deep Learning und TensorFlow einzutauchen, sollten Sie den Deep-Learning-Kurs von Edureka in Betracht ziehen.
In nur 6 Stunden können Sie Deep-Learning-Techniken in enger Abstimmung mit KI und maschinellem Lernen anwenden.
Sie lernen sowohl realen Anwendungen (Spracherkennung, Bilderkennung, automatische Übersetzung) als auch die drei Arten des maschinellen Lernens (verstärkt, überwacht, unüberwacht) kennen.
Sie werden auch mit komplexen Techniken wie Perzeptron-Lernalgorithmen – Single und Multi – und deren Anwendungsfälle vertraut gemacht. Ebenso werden Ihnen die Grundlagen und Beispiele von TensorFlow-Code nahegebracht. Sie meistern zudem die 8 besten Deep-Learning-Frameworks, künstliche neuronale Netze und die Funktionsweise von RBMs.
Außerdem lernen Sie, Modelle und Chatbots mit TensorFlow zu erstellen, an der Objekterkennung zu arbeiten und die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu verstehen. Das ist noch nicht alles!
Dieser 6-Stunden-Kurs hilft Ihnen auch bei der Vorbereitung auf Fragen zu Deep Learning im Rahmen von Vorstellungsgesprächen für potenzielle Jobs oder Projekte. Viel Erfolg dabei!
Deep Learning in Stunden meistern
Deep Learning zu meistern kann eine Herausforderung darstellen. Mit den oben genannten Kursen, YouTube-Tutorials und Büchern können Sie sich den Einstieg jedoch erleichtern. Die Kurse helfen Ihnen durch ein Abschlusszertifikat, Ihr Wissen nachzuweisen und sich in der Branche zu positionieren.
Wenn Sie jedoch nach einzigartigen Lösungen suchen oder bestimmte Themen vertiefen möchten, sollten Sie die Bücher lesen und die YouTube-Tutorials nutzen. Mit den richtigen Kursen und Ressourcen sollte es Ihnen nicht mehr als ein paar Stunden kosten, zu verstehen, wie Deep Learning für Sie funktioniert!
Sie können sich auch über die wichtigsten gefragten Fähigkeiten informieren, die für KI-Experten erforderlich sind.