Python-Programmierung und TensorFlow

Kursüberblick

Neuronale Netze werden fast durchgängig in Python entwickelt, weshalb die Sprache und das Modellverständnis eng zusammengehören. Der Kurs baut beides nacheinander auf: zuerst die Sprachmittel für strukturierte Programme, dann die Funktionsweise lernender Modelle und ihre Bewertung. Kursinhalt 1. Arbeitsumgebung und Sprachmittel Umgebungen einrichten und Pakete verwalten Listen, Tupel, Wörterbücher und Mengen unterscheiden Python Programmierung an überschaubaren Aufgaben festigen 2. Objektorientierte Strukturen Klassen und Vererbung für größere Programme nutzen Wiederverwendbare Bausteine schneiden Lesbaren und wartbaren Quelltext schreiben 3. Funktionsweise neuronaler Netze Aufbau aus Schichten und Gewichten nachvollziehen Netze für Bilddaten und für Sequenzen unterscheiden Training, Validierung und Überanpassung einordnen 4. Bewertung und Feinjustierung Kennzahlen für die Modellgüte auswählen und lesen Stellschrauben des Trainings gezielt verändern Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren Berufliche Relevanz Python-Programmierung ist die gemeinsame Grundlage datennaher Rollen Das Verständnis neuronaler Netze trägt Aufgaben im KI-Umfeld Modellbewertung entscheidet über den praktischen Nutzen eines Modells

Nächste Termine

• 2026-11-01T23:00:00.000Z · 2027-01-29T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-11-01T23:00:00.000Z · 2027-04-29T22:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-11-01T23:00:00.000Z · 2027-01-29T23:00:00.000Z · Berlin · Combined Learning
• 2026-11-01T23:00:00.000Z · 2027-04-29T22:00:00.000Z · Berlin · Combined Learning
• 2026-11-29T23:00:00.000Z · 2027-02-26T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer