Webinar - TAE – Technische Akademie Esslingen
Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, die in Python geschrieben ist. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen.
Keras eignet sich besonders zur schnellen Implementierung neuronaler Netze und ermöglicht effizientes und einfaches Prototyping von neuronalen Netzen bei gleichzeitig großer Bedienerfreundlichkeit.
Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen Praxisbeispielen und Sie können auch eigene Beispiele aus Ihrer beruflichen Praxis mitbringen. Als Programmieroberfläche wird Jupyter Notebook genutzt.
Das Expertentraining wendet sich an Fachkräfte, die sich professionell mit dem Thema Deep/Maschine Learning beschäftigen wollen und dazu die in Python geschriebene Bibliothek Keras nutzen. Im Training wird ein umfassender Überblick über Neuronale Netze und Deep Learning Algorithmen mit Keras vermittelt.
| Termin | Ort | Preis* |
|---|---|---|
| 15.06.2026- 17.06.2026 | online | 1.550,00 € |
Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, die in Python geschrieben ist. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen.
Keras eignet sich besonders zur schnellen Implementierung neuronaler Netze und ermöglicht effizientes und einfaches Prototyping von neuronalen Netzen bei gleichzeitig großer Bedienerfreundlichkeit.
Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen Praxisbeispielen und Sie können auch eigene Beispiele aus Ihrer beruflichen Praxis mitbringen. Als Programmieroberfläche wird Jupyter Notebook genutzt.
Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen Praxisbeispielen und Sie können auch eigene Beispiele aus Ihrer beruflichen Praxis mitbringen. Als Programmieroberfläche wird Jupyter Notebook genutzt.
