TensorFlow Schulungen in Stuttgart

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Stuttgart (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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Stuttgart (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

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

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Verwendung von Python Bibliotheken für NLP, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Bildunterschriften generiert. 

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

• Entwerfen und  codieren Sie DL für NLP unter Verwendung von Python Bibliotheken.
• Erstellen von Python Code, der eine umfangreiche Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert.
• Erstelle PythonCode, der aus den erkannten Schlüsselwörtern Bildunterschriften generiert.

Publikum

Dieser Kurs ist für Deep Learning Forscher und Ingenieure geeignet, die verfügbare Tools (meist Open Source) zur Analyse von Computerbildern verwenden möchten

Dieser Kurs enthält Arbeitsbeispiele.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die TensorFlow für die Analyse potenzieller Betrugsdaten nutzen möchten.

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

• Ein Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow erstellen.
• Lineare Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage von Betrug erstellen.
• Eine End-to-End-KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten entwickeln.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Tensorflow 2.x verwenden möchten, um Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netze usw. zu erstellen.

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

• Installation und Konfiguration von TensorFlow 2.x.
• Die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen verstehen.
• Die Erstellung von Deep Learning-Modellen.
• Implementieren Sie einen fortgeschrittenen Bildklassifikator.
• Einsatz eines Deep-Learning-Modells in der Cloud, auf mobilen und IoT-Geräten.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer, wie man TensorFlow Serving konfiguriert und verwendet, um ML-Modelle in einer Produktionsumgebung einzusetzen und zu verwalten.

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

• TensorFlow-Modelle zu trainieren, exportieren und bereitzustellen.
• Algorithmen mit einer einheitlichen Architektur und API-Satz zu testen und einzurichten.
• TensorFlow Serving um weitere Modelltypen hinausgehend von TensorFlow-Modellen auszudehnen.

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

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die von der Schulung eines einzelnen ML-Modells zum Einsatz vieler ML-Modelle in der Produktion übergehen möchten.

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

• Installation und Konfiguration von TFX und unterstützenden Tools von Drittanbietern.
• TFX zum Erstellen und Verwalten einer vollständigen ML-Produktionspipeline verwenden.
• Mit TFX-Komponenten arbeiten, um die Modellierung, das Training, die Inferenz und die Verwaltung von Implementierungen durchzuführen.
• Bereitstellen von Funktionen für maschinelles Lernen für Webanwendungen, mobile Anwendungen, IoT-Geräte und mehr.

In diesem von einem Trainer durchgeführten Live-Seminar in Stuttgart lernen die Teilnehmer, wie sie die Innovationen in TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren.

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

• verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen zu trainieren.
• TPUs zur Beschleunigung des Inferenzprozesses um bis zu zwei Größenordnungen zu verwenden.
• TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud-Vision und Fotos zu nutzen.

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

Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw.

In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow .

Publikum

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

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben

• 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