Die Teilnehmer werden in der Lage sein, Deep Learning-Umgebungen einzurichten, Datensätze hochzuladen und vorzubereiten, Transfer Learning anzuwenden, CNN-Schichten zu visualisieren, Modelle mit Bilderweiterung zu erstellen, die Leistung zu bewerten und Modelle für eine verbesserte Genauigkeit neu zu trainieren. Dieser Kurs bietet eine vollständige, praktische Einführung in die Bildklassifizierung mit Keras und führt die Teilnehmer von den Grundlagen der Projekteinrichtung in Google Colab bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie der Visualisierung von Zwischenschichten und dem Neutraining zur Optimierung. Durch die schrittweise Bearbeitung realer Szenarien erwerben die Teilnehmer nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten zum Aufbau, Training und zur Verbesserung von Convolutional Neural Networks (CNNs). Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein projektbasierter Ansatz, der Cloud-basierte Tools, vortrainierte Modelle und Visualisierungsmethoden integriert, die den Lernenden helfen, wirklich zu verstehen, wie Deep Learning unter der Haube funktioniert. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Best Practices bei der Klassifizierung von Bildern anzuwenden, die Leistung des Modells zu verbessern und ähnliche Projekte in der Forschung, im akademischen Bereich oder in der Industrie selbstbewusst in Angriff zu nehmen.