Deep Learning mit TensorFlow in Google Colab Schulung

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten in der Hyperparameter-Optimierung steigern und lernen wollen, wie man Modelle effektiv mit Google Colab einsetzt.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmer:

• Fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow implementieren.
• Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning optimieren.
• Maschinelles Lernen-Modelle in realen Anwendungen unter Verwendung von Google Colab einsetzen.
• In Google Colab große maschinelle-Lern-Projekte koordinieren und verwalten.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.

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

• Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
• Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
• Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für das Verarbeiten und Analysieren von Big Data einsetzen möchten.

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

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit cloudbasierten Tools zu integrieren.

Dieser von einem Lehrkraft geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab lernen möchten.

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

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken erstellen.

Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Entwicklung, die Hochleistungs-GPUs, längere Laufzeiten und mehr Speicher für anspruchsvolle AI- und Datenwissenschaft-Aufgaben bietet.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Benutzer von Jupyter Notebooks, die Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kollaborative Forschung in einer leistungsstarken Notebook-Oberfläche nutzen möchten.

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

• Cloudbasierte Jupyter Notebooks mit Colab Pro einrichten und verwalten.
• GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen verwenden.
• Machine Learning-Workflows mithilfe beliebter Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) optimieren.
• Kollaborative Projekte mit Google Drive und externen Datenspeichern integrieren.

Format des Seminars

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisbeispiele in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Seminars

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Seminar kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab fortgeschrittene Sehmodelle zu entwickeln.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) unter Verwendung von TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung auszunutzen.
• Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben umsetzen.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen einsetzen.
• Transfer Learning verwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

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

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Dieser von einem Lehrtrainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die effizient maschinelles Lernen mit dem Google Colab-Framework durchführen möchten.

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

• Google Colab für Maschinen-Lernprojekte einrichten und bedienen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen verstehen und anwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn verwenden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
• Supervised und unsupervised Learning-Modelle implementieren.
• Maschinelle Lernalgorithmen effektiv optimieren und bewerten.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das Lernen durch Bestrafung und Belohnung vertiefen möchten sowie dessen praktische Anwendungen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz mit Google Colab.

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

• Die Kernkonzepte von Algorithmen für Lernen durch Bestrafung und Belohnung zu verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mithilfe fortgeschrittener Techniken wie Q-Learning und Deep-Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für Anwendungen im realen Leben einzusetzen.

TensorFlow ist eine 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Das System wurde entwickelt, um die Forschung im Bereich maschinelles Lernen zu vereinfachen und den Übergang vom Forschungsprototyp zum Produktionssystem schnell und einfach zu gestalten.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
• in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren

In diesem Kurs wird anhand konkreter Beispiele die Anwendung von Tensor Flow zur Bilderkennung erläutert

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow zur Bilderkennung einsetzen TensorFlow

Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:

• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
• Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, Erstellen von Diagrammen und Protokollieren

Dieser von einem Instructor durchgeführte Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihen-Prognosemethoden auf realen Daten mit Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse zu verstehen.
• Google Colab zum Arbeiten mit Zeitreihendaten zu verwenden.
• ARIMA-Modelle zur Prognose von Datenverläufen anzuwenden.
• Facebook's Prophet-Bibliothek für flexible Prognosen zu nutzen.
• Zeitreihendaten und Prognoseresultate zu visualisieren.

TensorFlow™ ist eine Open-Source-Software-Bibliothek für numerische Berechnungen mit Datenfluss-Grafen.

SyntaxNet ist ein Neural-Network Natural Language Processing Framework für TensorFlow.

Word2Vec wird verwendet, um Vektor-Repräsentationen von Wörtern zu lernen, die "Wörter-Inbeddings" genannt werden. Word2vec ist ein besonders berechnet-effizientes Vorhersage-Modell für das Lernen von Wörterinbindungen aus Rohtext. Es kommt in zwei Geschmacksmodellen, dem Kontinuous Bag-of-Words Modell (CBOW) und dem Skip-Gram Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.)

SyntaxNet und Word2Vec ermöglichen Benutzern die Erzeugung von Learned Embedding-Modellen aus Natural Language-Eintrag.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet und Word2Vec Modellen in ihren TensorFlow Grafen arbeiten wollen.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten:

• Verständnis TensorFlow’s Struktur und Ausführungsmechanismen
• in der Lage, Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchzuführen
• in der Lage, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, Überwachung
• in der Lage, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Einbruchsbedingungen, Baugraphen und Logging zu implementieren