70Ergebnisse für TensorFlow
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TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren43 Min.
TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren
Von: Tim Schürmann
Kurs
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Was ist TensorFlow?4 Min.
Was ist TensorFlow?
Aus: TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren
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Raspberry Pi Pico1 Min.
Raspberry Pi Pico
Aus: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller
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Azure Machine Learning Komponenten1 Min.
Azure Machine Learning Komponenten
Aus: Azure: Der große Überblick
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Was sind Tensoren?6 Min.
Was sind Tensoren?
Aus: TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren
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TensorFlow installieren6 Min.
TensorFlow installieren
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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TensorFlow Micro und MicroPython44 Sek.
TensorFlow Micro und MicroPython
Aus: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller
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Training vorbereiten3 Min.
Training vorbereiten
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Sequential API2 Min.
Sequential API
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Jupyter Notebook installieren1 Min.
Jupyter Notebook installieren
Aus: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller
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Functional API5 Min.
Functional API
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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NumPy als Basis weiterer Frameworks2 Min.
NumPy als Basis weiterer Frameworks
Aus: NumPy Grundkurs
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Tensorflow.js in Node.js einbinden2 Min.
Tensorflow.js in Node.js einbinden
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python1 Std. 24 Min.
TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
Von: Tim Schürmann
Kurs
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Die wichtigsten und populärsten Deep Learning Libraries1 Min.
Die wichtigsten und populärsten Deep Learning Libraries
Aus: Neuronale Netze und Deep Learning – Grundlagen
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Warum Python programmieren?2 Min.
Warum Python programmieren?
Aus: Python für Nicht-Programmierer:innen
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Frameworks für Reinforcement Learning2 Min.
Frameworks für Reinforcement Learning
Aus: KI-Grundlagen: Reinforcement Learning
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Beispieldaten laden5 Min.
Beispieldaten laden
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Systemanforderungen5 Min.
Systemanforderungen
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Raspberry Pi Pico installieren1 Min.
Raspberry Pi Pico installieren
Aus: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller
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Training überprüfen3 Min.
Training überprüfen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Model wiederherstellen4 Min.
Model wiederherstellen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Programmiersprachen für Data Science3 Min.
Programmiersprachen für Data Science
Aus: Data Science – Grundlagen
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Model importieren2 Min.
Model importieren
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Training durchführen2 Min.
Training durchführen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Pakete finden, installieren und darauf zugreifen7 Min.
Pakete finden, installieren und darauf zugreifen
Aus: R und RStudio Grundkurs
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Excel und Python im Verbund3 Min.
Excel und Python im Verbund
Aus: Python in Excel: Ein erster Blick
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Model außerhalb des Browsers sichern3 Min.
Model außerhalb des Browsers sichern
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Tensorflow.js per Script-Tag einbinden5 Min.
Tensorflow.js per Script-Tag einbinden
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Model erstellen3 Min.
Model erstellen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Tensoren erstellen4 Min.
Tensoren erstellen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Daten einlesen am Beispiel von MNIST8 Min.
Daten einlesen am Beispiel von MNIST
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Neuronales Netz trainieren6 Min.
Neuronales Netz trainieren
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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LSTM-Modell trainieren4 Min.
LSTM-Modell trainieren
Aus: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller
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Predict2 Min.
Predict
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Windows-Umgebung5 Min.
Windows-Umgebung
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Klasse ableiten3 Min.
Klasse ableiten
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Model im Browser speichern2 Min.
Model im Browser speichern
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Datasets verändern6 Min.
Datasets verändern
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Vollständig verbundene Schichten erzeugen2 Min.
Vollständig verbundene Schichten erzeugen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Model speichern und laden7 Min.
Model speichern und laden
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Neuronales Netz erstellen7 Min.
Neuronales Netz erstellen
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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Das Data Science Venn-Diagramm4 Min.
Das Data Science Venn-Diagramm
Aus: Data Science – Grundlagen
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Bibliotheken und Frameworks6 Min.
Bibliotheken und Frameworks
Aus: Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning
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Skalare und Datentypen3 Min.
Skalare und Datentypen
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Aufbau von TensorFlow6 Min.
Aufbau von TensorFlow
Aus: TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren
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Model komplettieren und ausgeben3 Min.
Model komplettieren und ausgeben
Aus: Tensorflow Grundkurs 3: Machine-Learning-Projekte mit JavaScript und Node.js
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Training eines neuronalen Netzes6 Min.
Training eines neuronalen Netzes
Aus: TensorFlow Grundkurs 1: Neuronale Netzwerke, Komponenten, Tensoren
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Datasets und Input Pipeline7 Min.
Datasets und Input Pipeline
Aus: TensorFlow Grundkurs 2: Machine-Learning-Projekte mit Python
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