Deep Learning mit R (E-Learning Kurs auf Englisch)

8,40 EUR exkl. MwSt./USt
Regulärer Preis
9,99 EUR inkl. MwSt./USt.
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Der Kurs wird komplett auf Englisch angeboten. Weitere Infos zum Anbieter findest du unter "Durchgeführt von". 

WICHTIG: mit Kursstart erlischt das Widerrufsrecht.  

Kursdetails Deutsch:

Deep Learning bezieht sich auf künstliche neuronale Netze, die aus vielen Schichten bestehen. Deep Learning ist ein leistungsstarker Satz von Techniken, um genaue Informationen aus Rohdaten zu finden.

In diesem Lernprogramm lernen Sie, wie Sie Deep Learning nutzen können, um Ihre Rohdaten durch die Erkundung verschiedener verborgener Datenschichten sinnvoll zu nutzen. Jeder Abschnitt in diesem Kurs bietet eine klare und prägnante Einführung in ein Schlüsselthema, ein oder mehrere Beispiele für die Implementierung dieser Konzepte in R und eine Anleitung zum weiteren Lernen, Erforschen und Anwenden der darin erlernten Fähigkeiten. Sie beginnen mit dem Verständnis der Grundlagen von Deep Learning und künstlichen neuronalen Netzen und erforschen anschließend fortgeschrittene ANNs und RNNs. Sie werden tief in Convolutional Neural Networks und Unsupervised Learning eintauchen. Sie werden auch etwas über die Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen erfahren und die praktischen Implementierungen von Skalierbarkeit, HPC und Feature Engineering verstehen.

Ausgehend von einem grundlegenden Niveau werden die Benutzer lernen, wie sie Deep Learning-Algorithmen mit R in realen Szenarien entwickeln und implementieren können.

Über den Autor

Vincenzo Lomonaco ist Doktorand für Deep Learning an der Universität von Bologna. Er ist außerdem Vertreter der Doktoranden an der Fakultät für Technische Informatik (DISI) und Lehrassistent für die Kurse "Maschinelles Lernen" und "Computerarchitekturen" an derselben Fakultät. Zuvor war er Software-Ingenieur für maschinelles Lernen bei IDL in-line Devices und Masterstudent an der Universität Bologna, wo er 2015 mit der Dissertation "Deep Learning for Computer Vision" cum laude abschloss: A comparison between CNNs and HTMs on object recognition tasks".

Wer ist das Zielpublikum?

Dieser Kurs richtet sich an alle, die Interesse an der Erstellung modernster Deep-Learning-Modelle in R haben.

Kursdetails Englisch:

 

Deep learning refers to artificial neural networks that are composed of many layers. Deep learning is a powerful set of techniques for finding accurate information from raw data.

This tutorial will teach you how to leverage deep learning to make sense of your raw data by exploring various hidden layers of data. Each section in this course provides a clear and concise introduction of a key topic, one or more example of implementations of these concepts in R, and guidance for additional learning, exploration, and application of the skills learned therein. You will start by understanding the basics of Deep Learning and Artificial neural Networks and move on to exploring advanced ANN’s and RNN’s. You will deep dive into Convolutional Neural Networks and Unsupervised Learning. You will also learn about the applications of Deep Learning in various fields and understand the practical implementations of Scalability, HPC and Feature Engineering.

Starting out at a basic level, users will be learning how to develop and implement Deep Learning algorithms using R in real world scenarios.

About the Author

Vincenzo Lomonaco is a Deep Learning PhD student at the University of Bologna. He is also the PhD students' representative at the Department of Computer Science of Engineering (DISI) and teaching assistant of the courses “Machine Learning” and “Computer Architectures” in the same department. Previously, he was a Machine Learning software engineer at IDL in-line Devices and a Master Student at the University of Bologna where he graduated cum laude in 2015 with the dissertation “Deep Learning for Computer Vision: A comparison between CNNs and HTMs on object recognition tasks".

Who is the target audience?

  • This course is for anyone with an interest in creating cutting-edge deep learning models in R.

Der Kurs wird komplett auf Englisch angeboten. Weitere Infos zum Anbieter findest du unter "Durchgeführt von". 

WICHTIG: mit Kursstart erlischt das Widerrufsrecht.  

Kursdetails Deutsch:

Deep Learning bezieht sich auf künstliche neuronale Netze, die aus vielen Schichten bestehen. Deep Learning ist ein leistungsstarker Satz von Techniken, um genaue Informationen aus Rohdaten zu finden.

In diesem Lernprogramm lernen Sie, wie Sie Deep Learning nutzen können, um Ihre Rohdaten durch die Erkundung verschiedener verborgener Datenschichten sinnvoll zu nutzen. Jeder Abschnitt in diesem Kurs bietet eine klare und prägnante Einführung in ein Schlüsselthema, ein oder mehrere Beispiele für die Implementierung dieser Konzepte in R und eine Anleitung zum weiteren Lernen, Erforschen und Anwenden der darin erlernten Fähigkeiten. Sie beginnen mit dem Verständnis der Grundlagen von Deep Learning und künstlichen neuronalen Netzen und erforschen anschließend fortgeschrittene ANNs und RNNs. Sie werden tief in Convolutional Neural Networks und Unsupervised Learning eintauchen. Sie werden auch etwas über die Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen erfahren und die praktischen Implementierungen von Skalierbarkeit, HPC und Feature Engineering verstehen.

Ausgehend von einem grundlegenden Niveau werden die Benutzer lernen, wie sie Deep Learning-Algorithmen mit R in realen Szenarien entwickeln und implementieren können.

Über den Autor

Vincenzo Lomonaco ist Doktorand für Deep Learning an der Universität von Bologna. Er ist außerdem Vertreter der Doktoranden an der Fakultät für Technische Informatik (DISI) und Lehrassistent für die Kurse "Maschinelles Lernen" und "Computerarchitekturen" an derselben Fakultät. Zuvor war er Software-Ingenieur für maschinelles Lernen bei IDL in-line Devices und Masterstudent an der Universität Bologna, wo er 2015 mit der Dissertation "Deep Learning for Computer Vision" cum laude abschloss: A comparison between CNNs and HTMs on object recognition tasks".

Wer ist das Zielpublikum?

Dieser Kurs richtet sich an alle, die Interesse an der Erstellung modernster Deep-Learning-Modelle in R haben.

Kursdetails Englisch:

 

Deep learning refers to artificial neural networks that are composed of many layers. Deep learning is a powerful set of techniques for finding accurate information from raw data.

This tutorial will teach you how to leverage deep learning to make sense of your raw data by exploring various hidden layers of data. Each section in this course provides a clear and concise introduction of a key topic, one or more example of implementations of these concepts in R, and guidance for additional learning, exploration, and application of the skills learned therein. You will start by understanding the basics of Deep Learning and Artificial neural Networks and move on to exploring advanced ANN’s and RNN’s. You will deep dive into Convolutional Neural Networks and Unsupervised Learning. You will also learn about the applications of Deep Learning in various fields and understand the practical implementations of Scalability, HPC and Feature Engineering.

Starting out at a basic level, users will be learning how to develop and implement Deep Learning algorithms using R in real world scenarios.

About the Author

Vincenzo Lomonaco is a Deep Learning PhD student at the University of Bologna. He is also the PhD students' representative at the Department of Computer Science of Engineering (DISI) and teaching assistant of the courses “Machine Learning” and “Computer Architectures” in the same department. Previously, he was a Machine Learning software engineer at IDL in-line Devices and a Master Student at the University of Bologna where he graduated cum laude in 2015 with the dissertation “Deep Learning for Computer Vision: A comparison between CNNs and HTMs on object recognition tasks".

Who is the target audience?

  • This course is for anyone with an interest in creating cutting-edge deep learning models in R.

Für alle fachlichen Workshops und virtuellen Live-Kurse gilt:

Nach Erwerb eines Workshop Platzes ("Ticket") werden den Teilnehmenden ca. eine Woche vor Workshop-Beginn die Logindaten zum virtuellen Schulungsraum sowie Schulungsmaterialien per Mail zur Verfügung gestellt.


Der Workshop wird in deutscher Sprache durchgeführt. Die Teilnehmenden benötigen eigene PCs mit dem Betriebssystem ihrer Wahl und Internet-Anschluss zum Zugriff auf die Schulungsumgebung.

Sollte der Workshop aufgrund von Krankheit, höherer Gewalt oder zu wenig Anmeldungen nicht durchgeführt werden können, informieren wir die Teilnehmenden schnellstmöglich. Der Ticketpreis wird in dem Fall erstattet.

Für alle Coachings und auf persönliche Kompetenzen ausgelegten Trainings gilt:

Nach Buchung eines Coachings wird der Sitzungstermin mit Ihrem Coach individuell ausgemacht. Wir treten mit Ihnen in Kontakt, um Ihre Wunschtermine zu erfragen und diese mit dem gebuchten Coach zu organisieren.

Die Sitzung kann in deutscher oder in englischer Sprache durchgeführt werden. Technische Voraussetzungen sind ein Live-Video-Stream in Bild und Ton fähiges Endgerät, ein Mikrofon und falls gewünscht eine Webcam. Wir empfehlen, während einer Sitzung eine stabile Internetverbindung oder ein WLAN zu nutzen.

Sollten Sie an der Sitzung nicht teilnehmen können, können Sie die Sitzung kostenlos auf einen Ausweichtermin verschieben.


Für alle E-Learning Kurse unseres Partners Shop Hackers gilt:

Achtung: alle E-Learning Kurse von Shop Hacker sind englischsprachig und vorgefertigt. Weitere Infos findest du in der jeweiligen Produktbeschreibung. Bitte prüfe nach deinem Einkauf dein Postfach (evtl. Spam) und registriere dich für deinen E-Learning Kurs. Solltest du einen weiteren Kurs bei uns einkaufen, wird dir dieser in deinem Academy Hacker Konto hinterlegt. WICHTIG: mit Kursstart erlischt das Widerrufsrecht. 

Du hast eine Frage oder wünschst ein individuelles Angebot für deine Firma? Dann kontaktiere uns gerne:

Shop Hacker, E-Learning Anbieter, Los Angeles

Wer steckt dahinter?

Shop Hacker ist unser internationaler Partner für E-Learning Kurse rund um IT-Themen. Da Shop Hacker aus den USA stammt, sind die Kurse ausschließlich in englischer Sprache verfügbar. 

"Academy Hacker" ist das Lernmanagementsystem (LMS) von Shop Hacker. Alle von dir erworbenen E-Learning Kurse von Shop Hacker sind, nach einmaligem Login, auf "Academy Hacker" zugänglich.

 

WICHTIG:

Nachdem du einen E-Learning Kurs von Shop Hacker gebucht hast, erhältst du eine E-Mail, mit der Bitte dich erstmalig bei Academy Hacker einzuloggen. Direkt im Anschluss kannst du dann auch schon loslegen – ganz flexibel, von den Endgeräten deiner Wahl.

Solltest du einen weiteren Kurs bei uns einkaufen, wird dir dieser in deinem Academy Hacker Konto hinterlegt. Bitte prüfe nach deinem Einkauf dein Postfach (evtl. Spam) und registriere dich für deinen E-Learning Kurs.