Einführung in Deep Learning

Bauen Sie Ihr erstes neuronales Netzwerk und trainieren Sie es in diesem praktischen zweitägigen Workshop zum Deep Learning für Forscher, der am 22.–23. September 2026 in Amsterdam stattfindet. Der Workshop findet von 09:30 bis 17:00 im Netherlands eScience Center, Science Park 402, statt. Dieser Präsenzkurs bietet einen strukturierten Weg von traditionellem maschinellem Lernen zu Deep Learning. Durch von Lehrenden angeleitetes Codieren und praktische Übungen lernen Sie, wie neuronale Netzwerke funktionieren, implementieren Modelle in Python mit Keras und entwickeln die Fähigkeiten, deren Leistung zu bewerten und zu verbessern. Was Sie lernen werden Der Workshop folgt dem Lehrstil der Carpentries: Die Lehrenden schreiben Code auf dem Bildschirm, während die Teilnehmenden mitverfolgen. Über die zwei Tage hinweg arbeiten Sie die Hauptphasen eines Deep Learning Workflows durch, einschließlich: Geeignete Probleme für Deep Learning identifizieren und Neuronen, Eingaben, Ausgaben und Verlustfunktionen verstehen Daten mit Pandas und Seaborn vorbereiten und erkunden Eins-zu-eins-Codierung für Klassifizierung verwenden Vollständig verbundene neuronale Netzwerke mit Keras aufbauen und trainieren Verlustkurven interpretieren und Ergebnisse mit Verwirrungsmatrizen bewerten Regressionsmodelle erstellen und deren Leistung messen Trainings-, Validierungs- und Testaufteilungen korrekt verwenden Überanpassung erkennen und Normalisierung, Dropout und andere präventive Strategien anwenden Convolutional Neural Networks für Bilddatensätze erstellen Ein hochmodernes vortrainiertes Netzwerk durch Transferlernen anpassen Deep Learning-Projekte organisieren und praktische nächste Schritte identifizieren Am Ende sollten Sie in der Lage sein, Ihr erstes neuronales Netzwerk zu trainieren, den Trainingsprozess zu beheben und zu verstehen, wie Sie Ihr Modell weiterhin verbessern können. Sehen Sie den detaillierten Zeitplan und Informationen zur Vorbereitung auf der Workshop-Website. Wer sollte teilnehmen?… Für diese Veranstaltung registrieren