Betrugserkennung mit Python und TensorFlow Schulung

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die ihre Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 verbessern möchten.

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

• AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Die Oberfläche sowie Funktionen der AWS Cloud9 IDE zu verstehen.
• Python-Anwendungen in AWS Cloud9 zu schreiben, zu debuggen und bereitzustellen.
• Mit anderen Entwicklern im Rahmen der AWS Cloud9-Plattform zusammenzuarbeiten.
• AWS Cloud9 mit weiteren AWS-Diensten zu verknüpfen, um fortgeschrittene Bereitstellungen durchzuführen.

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.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenanalysten mit mittleren Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse unter Einsatz von Pandas und NumPy vertiefen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas sowie NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung unter Verwendung von Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortgeschrittene Aufgaben der Datensäuberung, Sortierung und Filterung durchzuführen.
• Aggregationsoperationen vorzunehmen sowie zeitreihenbasierte Daten auszuwerten.
• Daten mittels Matplotlib sowie weiteren Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihren Code zur Datenanalyse zu debuggen und zu optimieren.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mit Grundkenntnissen, die Deep-Learning-Techniken mithilfe der Google Colab-Umgebung erlernen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu nutzen.
• Die Grundlagen von neuronalen Netzen zu verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mithilfe von TensorFlow zu implementieren.
• Diese Modelle zu trainieren und auszuwerten.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow im Deep Learning einzusetzen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Entwickler, die mithilfe des FARM-Stacks (FastAPI, React und MongoDB) dynamische, hochperformante sowie skalierbare Webanwendungen erstellen möchten.

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

• Das notwendige Entwicklungsumfeld einzurichten, das FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die grundlegenden Konzepte, Funktionen sowie Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• REST-APIs mit FastAPI zu erstellen.
• Interaktive Anwendungen mittels React zu entwerfen.
• Anwendungen – sowohl im Frontend als auch im Backend – unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI zusammen mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu entwickeln, zu testen sowie bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zur Erstellung von APIs mit Python und FastAPI einrichten.
• Mittels der FastAPI-Bibliothek schneller und effizienter APIs erstellen.
• Datenmodelle sowie Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI anlegen lernen.
• Verbindungen zu Datenbanken über SQLAlchemy herstellen.
• Sicherheits- und Authentifizierungsmechanismen mithilfe der Werkzeuge aus FastAPI implementieren.
• Container-Bilder erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Diese präsentierte Live-Schulung zu Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die mit TensorFlow 2.x Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netze und mehr erstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• TensorFlow 2.x installieren und konfigurieren.
• Die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle erstellen.
• Einen fortgeschrittenen Bildklassifikator implementieren.
• Ein Deep-Learning-Modell in der Cloud, auf mobilen Geräten und IoT-Geräten bereitstellen.