Deep Learning Schulungen in Frankfurt am Main

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie Fachkräfte aus dem Bereich KI auf mittlerem Kenntnisniveau, die TensorFlow Lite für Edge-AI-Anwendungen einsetzen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien von TensorFlow Lite sowie dessen Rolle im Kontext von Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite zu entwickeln und zu optimieren.
• TensorFlow-Lite-Modelle auf unterschiedlichen Edge-Geräten einzusetzen.
• Werkzeuge sowie Verfahren zur Modellkonvertierung und -optimierung zu nutzen.
• Praktische Edge-AI-Anwendungen mithilfe von TensorFlow Lite umzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Frankfurt am Main (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 Experten geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (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.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die sich mit innovativen Deep-Learning-Techniken für das Verständnis menschlicher Sprache auseinandersetzen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer folgende Kompetenzen erlangen:

• Die wesentlichen Unterschiede zwischen NLU- und NLP-Modellen zu verstehen.
• Fortgeschrittene Deep-Learning-Verfahren auf Aufgaben im Bereich NLU anzuwenden.
• Tiefere Architekturen wie Transformer sowie Aufmerksamkeitsmechanismen kennenzulernen.
• Zukünftige Trends im Bereich NLU zu nutzen, um komplexe KI-Systeme zu entwickeln.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die moderne XAI-Techniken für Deep Learning-Modelle kennenlernen möchten, mit besonderem Augenmerk auf den Aufbau verständlicher KI-Systeme.

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

• Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Erklärbarkeit im Deep Learning zu verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken für neuronale Netze erfolgreich anzuwenden.
• Entscheidungen von Deep Learning-Modellen nachvollziehbar interpretieren zu können.
• Die Abwägungen zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz zu bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Forscher im mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die ihre Kenntnisse im Bereich der Bildgenerierung aus Text vertiefen möchten.

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

• Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -techniken zur Bildgenerierung aus Text zu verstehen.
• Komplexe Modelle sowie Optimierungsmaßnahmen zur Erzeugung hochwertiger Bilder umzusetzen.
• Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit bei großen Datensätzen sowie komplexen Modellen zu optimieren.
• Hyperparameter so einzustellen, dass das Modell besser performt und besser verallgemeinigt.
• Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und Werkzeugen zu integrieren.

Dieses praxisnahe Training unter Anleitung eines Instruktors in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die mithilfe von KI-Methoden die Arzneimittelentwicklung nachhaltig weiterentwickeln möchten.

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

• Das Zusammenspiel zwischen KI und Arzneimittelentwicklung verstehen.
• Maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um molekulare Eigenschaften sowie Wechselwirkungen vorherzusagen.
• Tiefe Lernmodelle für virtuelle Screening-Verfahren sowie die Optimierung potenzieller Wirkstoffe zu nutzen.
• KI-basierte Ansätze in den Prozess der klinischen Studien zu integrieren.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und diese Modelle in ihren experimentellen Forschungsarbeiten nutzen wollen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:

• Die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold verstehen.
• Erkennen, wie AlphaFold arbeitet.
• Lernen, wie man Vorhersagen sowie Ergebnisse von AlphaFold korrekt interpretiert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler auf Einsteiger- und Mittelstufenniveau, die große Sprachmodelle für verschiedene Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache nutzen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, in der ein gängiges LLM integriert ist.
• Ein grundlegendes Sprachmodell zu erstellen und anhand eigener Datensätze zu feinjustieren.
• LLMs für unterschiedliche Aufgaben der natürlichen Sprache – etwa Textzusammenfassung, Frage-Antwort-Verarbeitung sowie Texterzeugung – einzusetzen.
• LLMs mithilfe von Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets zu debuggen sowie zu bewerten.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs – ebenfalls online oder vor Ort angeboten – ist speziell für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure sowie Forscher im Bereich Computer Vision gedacht, die Stable Diffusion nutzen möchten, um erstklassige Bilder für diverse Zwecke zu erzeugen.

Abschluss dieses Kurses bedeutet, dass die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundlagen von Stable Diffusion sowie dessen Funktionsweise beim Erstellen von Bildern verstehen.
• Stable Diffusion-Modelle speziell für Bildgenerierungsaufgaben erstellen und trainieren können.
• Situationsabhängig verschiedene Techniken anwenden, z. B. Inpainting, Outpainting sowie Übersetzung von Bildern in andere Formate.
• Die Leistungsfähigkeit und die Stabilität der Stable Diffusion-Modelle optimieren können.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training in Frankfurt am Main lernen die Teilnehmer die relevantesten und modernsten Verfahren des maschinellen Lernens in Python, während sie eine Reihe von Demonstrationsanwendungen entwickeln, die sich mit Bildern, Musik, Text sowie Finanzdaten beschäftigen.

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

• Maschinelle Lernalgorithmen und -techniken zur Lösung komplexer Probleme umzusetzen.
• Tiefes Lernen sowie semiüberwachtes Lernen auf Anwendungen anzuwenden, die Bilder, Musik, Text und Finanzdaten verarbeiten.
• Die Leistungsfähigkeit von Python-Algorithmen voll auszuschöpfen.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy sowie Theano zu nutzen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) gibt eine Einführung in die Bereiche Mustererkennung und maschinelles Lernen. Es behandelt praktische Anwendungen aus der Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computergrafik, Datenanalyse sowie Bioinformatik.

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

• die wesentlichen statistischen Methoden auf das Gebiet der Mustererkennung anzuwenden.
• relevante Modelle wie neuronale Netze sowie Kernel-Methoden zur Datenanalyse einzusetzen.
• fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler, Datenanalysten sowie technische Fachkräfte, die TensorFlow 2.x und Keras nutzen möchten, um Deep Learning-Modelle für Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie multimediale Anwendungen zu entwerfen, zu trainieren und einzusetzen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (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.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um ein konvolutionales neuronales Netzwerk zur Bilderkennung zu entwerfen, aufzubauen und visuell darzustellen.

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

• Ein Deep-Learning-Modell zu erstellen
• Die Datengenerierung automatisch vorzunehmen
• Mit Modellen aus Caffe sowie TensorFlow-Keras zu arbeiten
• Daten mit Hilfe mehrerer GPUs, der Cloud oder von Rechenclustern zu trainieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Fachleute aus spezifischen Bereichen

Ablauf des Kurses

• Eine Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen und umfangreichem praktischem Training

Diese präsentierte Live-Schulung zu Frankfurt am Main (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.