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Neuronale Netze und Deep Learning · LearnSpace
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Neuronale Netze und Deep Learning

Курс от DeepLearning.AI
Средний≈ 19.8 чНемецкий
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Wenn auch Sie topaktuelle KI für sich nutzen möchten, sind Sie mit diesem Kurs auf dem richtigen Weg. Deep Learning-Pioniere sind vielgefragt und wenn Sie Deep Learning einmal gemeistert haben, stehen Ihnen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen. Deep Learning ist eine neue „Superkraft“, mit der Sie KI-Systeme entwickeln können, die so vor ein paar Jahren gar nicht möglich gewesen wären. Mit diesem Kurs eignen Sie sich die grundlegenden Kenntnisse zu Deep Learning an. Am Ende des Kurses werden Sie die folgenden Fähigkeiten erlangt haben: – Verständnis der wesentlichen Techniktrends, die Deep Learning vorantreiben – Erstellen, Trainieren und Anwenden lückenloser, tiefer neuronaler Netze – Wissen, wie Sie effiziente (vektorisierte) neuronale Netze implementieren – Verständnis der wichtigsten Parameter in der Architektur eines neuronalen Netzes In diesem Kurs erfahren Sie zudem, wie Deep Learning eigentlich funktioniert, da das Konzept hier nicht nur flüchtig oder oberflächlich beschrieben wird Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Deep Learning für Ihre eigenen Anwendungen zu nutzen. Wenn Sie eine berufliche Laufbahn im Bereich KI anstreben, werden Sie nach diesem Kurs zudem grundlegende Fragen in einem Bewerbungsgespräch beantworten können. Dies ist der erste Kurs der Deep Learning-Spezialisierung

Навыки, которые вы освоите

Deep LearningArtificial Neural NetworksComputer VisionModel TrainingNumPyArtificial IntelligenceModel OptimizationSupervised Learning

Программа курса

4 модулей · 73 учебных материалов

01Neuronale Netze und Deep Learning10 материалов

Willkommen bei der Deep Learning-Spezialisierung

BegrüßungВидео

Einführung in Deep Learning

Was ist ein neuronales Netz?ВидеоÜberwachtes Lernen mit neuronalen NetzenВидеоWarum wächst Deep Learning derzeit stark an?Видео

Учитесь у экспертов

Andrew Ng

Instructor

Kian Katanforoosh

Senior Curriculum Developer

Younes Bensouda Mourri

Curriculum developer

Neuronale Netze und Deep Learning
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Обучение на Coursera

≈ 19.8 ч

4 модулей

Язык: Немецкий

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Украинский, Китайский (Китай), Бразильский португальский, Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
Über diesen KursВидео
Häufig gestellte FragenЧтение
KursressourcenВидео
So verwenden Sie die Diskussionsforen Чтение

Übungsfragen

Einführung in Deep LearningЗадание

Helden des Deep Learning (optional)

Interview mit Geoffrey HintonВидео
02Grundlagen zu neuronalen Netzen30 материалов

Logistische Regression als neuronales Netz

Binäre KlassifikationВидеоLogistische RegressionВидеоErläuterung zum anstehenden Video zur Kostenfunktion der logistischen RegressionЧтениеKostenfunktion der logistischen RegressionВидеоErläuterung zum anstehenden Video zum GradientenabstiegЧтениеGradientenabstiegВидеоAbleitungenВидеоWeitere Beispiele für AbleitungenВидеоBerechnungsgraphВидеоAbleitungen mit einem BerechnungsgraphВидеоGradientenabstieg bei logistischer RegressionВидеоGradientenabstieg bei m-BeispielenВидеоAbleitung von „DL/dz“ (optionaler Messwert)Чтение

Python und Vektorisierung

VektorisierungВидеоWeitere Beispiele für VektorisierungВидеоErläuterung zu „dz“ЧтениеVektorisierung der logistischen RegressionВидеоVektorisierung des Gradientenergebnisses der logistischen RegressionВидеоÜbertragung in PythonВидео

Übungsfragen

Grundlagen zu neuronalen NetzenЗадание

Programmierungsaufgaben

Ehrenkodex für Deep LearningЧтениеHäufig gestellte Fragen zu den ProgrammierungsaufgabenЧтениеPython-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)ЛабораторнаяPython-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)ПрограммированиеLogistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen NetzesЛабораторнаяLogistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes

Helden des Deep Learning (optional)

Interview mit Pieter AbbeelВидео
03Flache neuronale Netze17 материалов

Flaches neuronales Netz

Überblick über neuronale NetzeВидеоDarstellung eines neuronalen NetzesВидеоBerechnen der Ausgabe eines neuronalen NetzesВидеоVektorisierung mit verschiedenen BeispielenВидеоErläuterung der vektorisierten ImplementierungВидеоErläuterung: AktivierungsfunktionЧтениеAktivierungsfunktionenВидеоWozu benötigen wir nicht-lineare Aktivierungsfunktionen?ВидеоAbleitungen von AktivierungsfunktionenВидеоGradientenabstieg für neuronale NetzeВидеоErläuterung zur anstehenden Backpropagation-Intuition (optional)ЧтениеBackpropagation-Intuition (optional)ВидеоWillkürliche InitialisierungВидео

Übungsfragen

Flache neuronale NetzeЗадание

Programmierungsaufgabe

Planare Datenklassifikation mit verborgener SchichtЛабораторнаяPlanare Datenklassifikation mit verborgener SchichtПрограммирование

Helden des Deep Learning (optional)

Interview mit Ian GoodfellowВидео
04Tiefe neuronale Netze16 материалов

Tiefes neuronales Netz

Tiefes neuronales Netz mit L-SchichtВидеоForward Propagation in einem tiefen NetzВидеоErläuterung zum Video „Erstellen der richtigen Dimensionen einer Matrix“ЧтениеErstellen der richtigen Dimensionen einer MatrixВидеоWarum tiefe Darstellungen?ВидеоBausteine tiefer neuronaler NetzeВидеоErläuterung zum Video über die Forward Propagation und BackpropagationЧтениеForward Propagation und BackpropagationВидеоParameter kontra HyperparameterВидеоErläuterung zum Video „Was hat das mit dem Gehirn zu tun?“ЧтениеWas hat das mit dem Gehirn zu tun?Видео

Übungsfragen

Kerngedanken zu tiefen neuronalen NetzenЗадание

Programmierungsaufgaben

Erstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-SchrittЛабораторнаяErstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-SchrittПрограммированиеAnwendung tiefer neuronaler NetzeЛабораторнаяAnwendung tiefer neuronaler NetzeПрограммирование
Eine Anmerkung zu Python/NumPy-VektorenВидео
Kurzinfo zu Jupyter/iPython-NotebooksВидео
Erläuterung zur Kostenfunktion der logistischen Regression (optional)Видео
Программирование