Machine Learning with Deep Learning
Dieser Kurs wird seit März 2020 als online-Schulung durchgeführt. Weitere Infos!
This intensive course provides an excellent introduction to Machine Learning as well as Deep Learning. Delegates learn about both supervised and unsupervised learning and get familiar with the entire process, starting from obtaining and preprocessing data, through building and evaluating Machine Learning models. Participants have the opportunity to practice in many useful exercises and learn how to use scikit-learn and keras Python libraries.
Teilnehmerkreis:
Delegates should have some programming experience. No prior experience with Python, Machine Learning, Deep Learning or Data Science is required.
Unsere anderen Python-Kurse:
Folgende Themen sind Bestandteil dieser Schulung:- Python-Kurs: Programmierung für Anfänger
- Python-Intensivkurs
- Kurs für Python und Maschinelles Lernen
- Python-Seminar für Ingenieure und Wissenschaftler
- Python-Seminar für fortgeschrittene Programmierer
- Python for Blockchain
- Python for Cryptography
- 2-tägiger Python-Kurs
- 3-tägige Python-Schulung
- Python-Kurs für Bash-Nutzer
- Computerlinguistik mit Python
- Design Patterns in Python
- Testing, TDD and BDD in Python
- Python & XML
- Python und C++ in einer Schulung
- Python und Perl in einem Kurs
- Tkinter-Schulung
- Webentwicklung und Webprogrammierung mit Python
- Django Training Course
- Raspberry Pi und Python
- Toolset: IPython, Jupyter Notebook, Libraries, Alternative Toolsets
- Python Crash Course
- Data Visualization with matplotlib
- Data Processing with Pandas
- Case Study - Introduction to Machine Learning
- Supervised Learning
- Underfitting, overfitting, sweet spot
- Linear Models and Regularization
- Decision Trees, Random Forests, Boosting
- kNN
- Kernelized SVM
- Regression, classification
- Evaluation and metrics
- Cross Validation
- Grid Search
- One Hot Encoding and Feature Engineering
- 3 methods for Automatic Feature Selection
- Algorithm Chains and Pipelines
- Unsupervised Learning
- Principal Component Analysis, Non-negative Matrix Factorization, t-SNE
- Clustering
- DBSCAN, k-Means
- Hierarchical Clustering
- Deep Learning
- Neural Networks
- Feedforward and Convolutional Neural Networks
- Activation Functions
- Recurrent Neural Networks and LSTM
- Keras Library and Alternative Toolsets
Dozent:
Kurs-Termine:
Preise pro Tag für diesen Kurs:
Hemmenhofen am Bodensee |
419,- € ohne MwSt. in unmittelbarer Nähe von Konstanz und Zürich |
Nürnberg | 439,- € ohne MwSt. |
Stuttgart, Karlsruhe, Freiburg, Ulm | 429,- € ohne MwSt. |
Berlin | 439,- € ohne MwSt. |
München, Frankfurt, Köln | 439,- € ohne MwSt. |
Unser bestes Angebot: |
514,- € ohne MwSt. Preis pro Kurstag inklusive Übernachtung mit Vollpension im 4-Sterne Hotel Hoeri direkt am Bodensee mit Spa, Sauna, Fitness-Bereich, Swimming-Pool und eigenem Strand am See |
Achtung:
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