Coronavirus-Ausbruch 2019 (COVID-19) Update
Aufgrund erhöhter Besorgnis über den Ausbruch von COVID-19 bieten wir weitere, von Ausbildern geleitete Online-Kurse als Alternative zu regulärem Unterricht an.
Deep Learning mit MATLAB wird von NVIDIAs Deep Learning Institute unterstützt. Das Deep Learning-Institut bietet spezialisierte Schulungen an, die ebenfalls mit GPUs arbeiten. Informieren Sie sich über die branchenspezifischen Inhalte und CUDA-Programmierkurse für Fortgeschrittene.
Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfangreiche Einführung in die Verwendung von Deep Learning Algorithmen mit MATLAB. Die Teilnehmer lernen verschiedene Arten von neuronalen Netzen zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren. Die von Dozenten geleitete Schulung verwendet NVIDIA GPUs, um das Training der neuronalen Netze zu beschleunigen. Themenübersicht:
Detaillierte Kursbeschreibung anzeigen
Deep Learning mit MATLAB wird von NVIDIAs Deep Learning Institute unterstützt. Das Deep Learning-Institut bietet spezialisierte Schulungen an, die ebenfalls mit GPUs arbeiten. Informieren Sie sich über die branchenspezifischen Inhalte und CUDA-Programmierkurse für Fortgeschrittene.
| Tag 1 von 2 | |
|---|---|
| Klassifikation von Bildern mithilfe vortrainierter neuronaler Netze | Ziel: Klassifizierung von Bildern mit Convolutional Neural Networks (CNNs). Umtrainieren eines vortrainierten CNNs (Transfer Learning).
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| Funktionsweise neuronaler Netze | Ziel: Visualisierung der Zwischenergebnisse eines CNNs.
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| Erzeugen neuronaler Netzwerke | Ziel: Einblick in die Funktionsweise neuronaler Netze und der verschiedenen Netzwerkschichten.
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| Training neuronaler Netze | Ziel: Einblick in die Funktionsweise verschiedener Trainingsalgorithmen. Trainingsoptionen zur Beobachtung und Kontrolle des Trainingsprozesses.
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| Tag 2 von 2 | |
|---|---|
| Verbesserung der Netzwerk Performance | Ziel: Anpassung des Trainingsalgorithmus, der Netzwerkarchitektur, oder der Trainingsdaten um die Netzwerkperformance zu erhöhen.
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| Regression | Ziel: Verwendung von CNNs zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer Variablen.
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| Verwendung von Deep Learning für Computer Vision | Ziel: Verwendung neuronaler Netze zur Lokalisierung und Beschriftung von Objekten in Bildern.
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| Klassifikation von Sequenzdaten | Ziel: Erzeugen und trainieren rückgekoppelter neuronaler Netze zur Klassifikation von Zeit- und Meßreihen, sowie kategorialer Sequenzen.
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| Erzeugen von Sequenzen | Ziel: Verwendung rückgekoppelter neuronaler Netze zur Vorhersage von Sequenzen
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| Datum | Ort | Sprache | Preis | Anmelden |
|---|---|---|---|---|
| auf Anforderung |
Kurs zum Selbststudium 180 Tage vollständiger Zugang ab Kaufdatum |
English | USD 350 | |
| auf Anforderung |
Kurs zum Selbststudium 180 Tage vollständiger Zugang ab Kaufdatum |
Japanese | USD 350 | |
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07 Okt 2020- 08 Okt 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Australian Eastern Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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27 Okt 2020- 28 Okt 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Mitteleuropäische Zeit |
English | USD 1.500 | |
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05 Nov 2020- 06 Nov 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Chinese | USD 1.500 | |
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05 Nov 2020- 06 Nov 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Australian Eastern Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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05 Nov 2020- 06 Nov 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr US Eastern Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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10 Nov 2020- 11 Nov 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Japanese | USD 1.500 | |
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02 Dez 2020- 03 Dez 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Mitteleuropäische Zeit |
English | USD 1.500 | |
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16 Dez 2020- 17 Dez 2020 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Korean | USD 1.500 | |
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11 Jan 2021- 12 Jan 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Korean | USD 1.500 | |
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12 Jan 2021- 13 Jan 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Mitteleuropäische Zeit |
German | USD 1.500 | |
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13 Jan 2021- 14 Jan 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr US Pacific Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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18 Feb 2021- 19 Feb 2021 |
Online 9:00 a.m. - 5:00 p.m. Central European Standard Time |
English | USD 1.500 | |
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18 Feb 2021- 19 Feb 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Japanese | USD 1.500 | |
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09 Mrz 2021- 10 Mrz 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Chinese | USD 1.500 | |
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16 Mrz 2021- 17 Mrz 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr US Eastern Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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18 Mrz 2021- 19 Mrz 2021 |
Online 9:00 a.m. - 5:00 p.m. Central European Standard Time |
French | USD 1.500 | |
| 25 Mrz 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Australian Eastern Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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27 Apr 2021- 28 Apr 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Japanese | USD 1.500 | |
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05 Mai 2021- 06 Mai 2021 |
Online 9:00 a.m. - 5:00 p.m. Central European Standard Time |
English | USD 1.500 | |
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26 Mai 2021- 27 Mai 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Korean | USD 1.500 | |
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10 Jun 2021- 11 Jun 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Indian Standard Time |
English | USD 1.500 | |
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16 Jun 2021- 17 Jun 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr US Pacific Daylight Time |
English | USD 1.500 | |
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29 Jun 2021- 30 Jun 2021 |
Online 9:00 Uhr–17:00 Uhr Gesetzliche Zeit in China |
Japanese | USD 1.500 |
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