Deep Learning mit TensorFlow in Google Colab Schulung

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenem Wissen, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erweitern, ihre Fähigkeiten bei der Hyperparameter-Optimierung verbessern sowie lernen möchten, Modelle mithilfe von Google Colab erfolgreich einzusetzen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mithilfe bekannter Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
• Die Leistungsfähigkeit der Modelle durch gezielte Hyperparameter-Optimierung zu steigern.
• Maschinelle Lernmodelle in realen Anwendungen mit Hilfe von Google Colab bereitzustellen.
• An der gemeinsamen Arbeit und Verwaltung umfangreicher Projekte im Bereich maschinelles Lernen unter Verwendung von Google Colab teilzunehmen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittlerem Kenntnisstand sowie Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsversorgung mit Google Colab zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mithilfe von Google Colab zu implementieren.
• KI zur Erstellung prädiktiver Modelle auf Basis gesundheitsbezogener Daten einzusetzen.
• Medizinische Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz zu analysieren.
• Die ethischen Aspekte bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen zu erkennen und zu verstehen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – ebenfalls online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die Google Colab sowie Apache Spark zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen nutzen möchten.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden:

• Eine Big-Data-Umgebung unter Verwendung von Google Colab und Spark konfigurieren.
• Riesige Datensätze mittels Apache Spark zügig verarbeiten und analysieren.
• Große Datenmengen in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung visualisieren.
• Apache Spark erfolgreich mit cloudbasierten Werkzeugen verbinden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Datenwissenschaftlern sowie IT-Fachkräften, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Hilfe von Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einzurichten und zu bedienen.
• Grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verarbeiten.
• Mittels Python-Bibliotheken grafische Darstellungen zu erstellen.

Google Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für das skalierbare Programmieren mit Python. Sie bietet leistungsstarke GPUs, längere Laufzeiten sowie mehr Arbeitsspeicher – ideal für anspruchsvolle Aufgaben im Bereich KI und Datenanalyse.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung des Trainers (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die Google Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung sowie kooperative Forschungsarbeiten in einer leistungsstarken Notebook-Umgebung nutzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Einrichten und Verwalten von cloudbasierten Python-Notebooks mit Colab Pro.
• Zugriff auf GPUs und TPUs, um Berechnungen erheblich zu beschleunigen.
• Vereinfachen von maschinellen Lernprozessen mithilfe gängiger Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn.
• Integration mit Google Drive sowie externen Datenquellen für gemeinschaftliche Projekte.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
• Direkte Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten abzustimmen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Kenntnisse in der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow beim Entwickeln komplexer Bildverarbeitungsmodelle unter Nutzung von Google Colab kennenlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für eine skalierbare sowie effiziente Entwicklung von Modellen in der Cloud einzusetzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Aufgaben im Bereich Computer Vision zu implementieren.
• Bildverarbeitungsmodelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning anzuwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren können.

Diese vom Kursleiter moderierte Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die lernen möchten, ansprechende und aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Zwecke der Datenvisualisierung einzurichten und damit umzugehen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mithilfe von Matplotlib zu erstellen.
• Seaborn für fortgeschrittene Visualisierungstechniken einzusetzen.
• Diagramme so anzupassen, dass sie professionell und verständlich wirken.
• Daten mithilfe visueller Hilfsmittel effektiv zu interpretieren und zu präsentieren.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die TensorFlow einsetzen möchten, um potenziell betrügerische Daten zu analysieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Ein Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionsmodelle zu entwickeln, um Betrug vorherzusagen.
• Eine vollständige KI-Anwendung zur Analyse betrügerischer Daten zu realisieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mittleren Kenntnisstands, die maschinelle Lernalgorithmen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Google Colab-Oberfläche für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu nutzen.
• Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn zum Analysieren und Vorhersagen von Daten einzusetzen.
• Supervisierte sowie unüberwachte Lernalgorithmen umzusetzen.
• Maschinelle Lernsysteme erfolgreich zu optimieren und auszuwerten.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler sowie Entwickler mittleren Kenntnisstands, die NLP-Techniken in Python unter Nutzung von Google Colab anwenden möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:

• Die Grundkonzepte der Verarbeitung natürlicher Sprache verstehen.
• Textdaten für NLP-Anwendungen vorverarbeiten und bereinigen.
• Mithilfe der Bibliotheken NLTK und SpaCy Sentimentanalysen durchführen.
• In Google Colab mit Textdaten arbeiten, um skalierbare sowie kollektive Entwicklungsprozesse zu ermöglichen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler und Datenanalysten mit ersten Kenntnissen, die Python von Grund auf mithilfe von Google Colab erlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache verstehen.
• Python-Code im Umfeld von Google Colab implementieren.
• Steuerungsstrukturen nutzen, um den Ablauf eines Programms zu regeln.
• Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und wiederverwendbar zu machen.
• Grundlegende Bibliotheken für die Python-Programmierung kennenlernen und anwenden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihr Verständnis für Reinforcement Learning sowie dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mithilfe von Google Colab vertiefen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die Grundkonzepte von Algorithmen des Reinforcement Learnings verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren können.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Ausprobieren lernen.
• Die Leistungsfähigkeit der Agenten mithilfe von Techniken wie Q-Learning sowie tiefgehenden Q-Netzwerken (DQNs) optimieren können.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für reale Anwendungsfälle einsetzen können.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die TensorFlow 2.x nutzen möchten, um Vorhersagemodelle, Klassifizierer, generative Modelle sowie neuronale Netze zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• TensorFlow 2.x zu installieren und einzurichten.
• die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen zu erkennen.
• Tiefen Lernmodelle zu entwickeln.
• einen fortschrittlichen Bildklassifizierer umzusetzen.
• Tiefen Lernsysteme in die Cloud, auf mobile Geräte sowie IoT-Systeme zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Datenfachleute mittleren Kenntnisstands, die Zeitreihenprognosen auf reale Datensätze unter Verwendung von Google Colab anwenden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der Zeitanalyse verstehen.
• Google Colab zur Bearbeitung von Zeitreihendaten nutzen.
• ARIMA-Modelle anwenden, um Datenentwicklungen vorherzusagen.
• Das Prophet-Tool von Facebook für flexible Prognosen einzusetzen.
• Zeitreihendaten sowie Vorhersageergebnisse visualisieren.