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Deep Learning mit TensorFlow und Keras: Das XXL-Webinar von Heise

Am 24. März lernen Interessierte den Einsatz der Machine-Learning-Bibliotheken praxisnah. Wer gleich die komplette Webinar-Serie bucht, spart ordentlich Geld.

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(Bild: Nobi_Prizue - Istockphoto.com)

Lesezeit: 2 Min.
Von
  • Björn Bohn

Wer Machine Learning und Deep Learning lernen möchte, wird sich auf jeden Fall mit der Bibliothek TensorFlow und der Python-API Keras beschäftigen. Um die Werkzeuge mit viel Praxisbezug zu meistern, lohnt sich ein Besuch des vierstündigen Webinars zum Thema am 24. März. Teilnehmer lernen die wichtigsten Grundlagen, Techniken und Best Practices bei ihrer Arbeit mit TensorFlow und Keras.

Im Webinar erklären die beiden Machine-Learning-Experten Wadim Wormsbecher und Alexander Friedenberger die Funktionsweisen neuronaler Netze und wie man Convolutional Neural Networks (CNN) mit TensorFlow und Keras aufsetzen und für die Bilderkennung nutzen kann. Außerdem zeigen sie Wege auf, den Einsatz der Tools zu perfektionieren und für praxisrelevante Projekte tauglich zu machen. Sie stehen während des gesamten Webinars den Teilnehmern für Fragen zur Verfügung und vermitteln das Wissen spielerisch, mit vielen Beispielen und Übungen. Die Teilnahme am Webinar kostet 139 €, der nachträgliche Zugang zur Aufzeichnung und den Materialien ist inklusive.

Im März und April bietet Heise mit der Webinar-Serie Machine Learning in der Praxis einen praxisnahen Einstieg in die wichtigsten Tools und Techniken im Bereich des Machine Learning. An insgesamt fünf Terminen können Teilnehmer sich in den vierstündigen Online-Trainings mit vielen Übungen und Praxisbezug weiterbilden:

Die Webinare haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden immer von 9-13 Uhr statt. Wer gleich alle fünf Termine bucht, kann mit einem vergünstigten Kombi-Ticket für 429 € im Vergleich zum Einzelverkauf kräftig sparen. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern bekommen auch alle Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zur Verfügung gestellt. Weitere Informationen finden Sie auf der Website der Webinar-Serie.

(bbo)