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Deep Learning mit Python und TensorFlow: Ihr erster Schritt in die Welt der Künstlichen Intelligenz
Bildungszeit
Kursnummer:
TS571.202S
Volkshochschule:
Tempelhof-Schöneberg
Auskünfte zur Anmeldung:
Tel.: (030) 902 77-30 00
,
Fax.: (030) 902 77 -89 44
,
E-Mail:
vhs@ba-ts.berlin.de
,
https://www.berlin.de/vhs-tempelhof-schoeneberg/
Fachliche Beratung:
Frau Ulrike Henriette Jeggle, E-Mail:
vhs-beruf-digital@ba-ts.berlin.de
Beschreibung:
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz! In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie die Grundlagen des Deep Learning kennen und programmieren Ihr erstes neuronales Netzwerk ? ganz ohne Vorkenntnisse in Programmierung oder Python.
Das erwartet Sie:
Einführung in Python: Praxisnahe Vorstellung der grundlegenden Elemente der Programmiersprache.
Einfache und verständliche Erklärungen: Was ist Deep Learning, und wie funktioniert es?
Erste Schritte mit Python und TensorFlow: Gemeinsam erkunden wir die Werkzeuge, die hinter moderner KI stehen.
Praktische Anwendung: Sie trainieren Ihr eigenes KI-Modell, das Daten analysiert und Entscheidungen trifft.
Dieser Kurs ist ideal für alle, die neugierig auf Künstliche Intelligenz sind und sich Schritt für Schritt in die Grundlagen einarbeiten möchten. Am Ende halten Sie Ihr erstes kleines KI-Projekt in den Händen und haben einen klaren Überblick, wie Sie Ihr Wissen weiter vertiefen können.
Zusatzinformation:
Dieser Kurs gilt gemäß § 10 Abs. 5 des Berliner Bildungszeitgesetzes ? BiZeitG (GVBl. vom 05.07.2021 S. 849) als Bildungsveranstaltung im Sinne der beruflichen Weiterbildung anerkannt.
Diese Anerkennung gilt nur für Arbeitnehmer*innen gemäß § 1 Abs. 1 des oben genannten Gesetzes, die bei einem Arbeitgeber im Bundesland Berlin angestellt sind und die o.a. Kenntnisse beruflich benötigen.
Bitte beachten Sie:
Kursleiter/-in:
Johannes, Birgit
Unterrichtseinheiten
(45 Min.):
16 UE
Entgelt:
69.40 EUR
Ermäßigt:
36.20 EUR
Veranstaltungsort/Termin(e):
Schöneberg, Rathaus Schöneberg, 10825 Berlin, John-F.-Kennedy-Platz 1, Raum 042, PC-Raum
Sa, 26.07.2025, 10:00 - 17:00
So, 27.07.2025, 10:00 - 17:00
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