Detailed Course Outline
- Deep Learning: Einführung, Grundlagen & Vertiefung (Essentials von Deep Learning und Keras, Datenaufbereitung, Architekturen (MLP, CNN), Training von Netzwerken)
- Deep Learning mit Bilddaten (Klassifizierung, Object Detection, Semantische Segmentierung, Training bei wenigen Daten, Unsicherheitsbestimmung, Semi-Supervised Learning)
- Deep Learning mit Sequenzdaten: Text und Zeitreihen (Vorbereitung der Daten und bekannte Architekturen (RNN; LSTM). Grundlagen vom Natural Language Processing (NLP))
- Deployment und Strategien zur Anwendung im Unternehmenskontext (Web Applikation streamlit zum Deployment, exemplarische Anwendungen im Deep Learning, Handlungsempfehlung für den unmittelbaren Einsatz im Unternehmen)