Apache Airflow für Data Science: Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines Schulung

Dieser Kurs behandelt KI (mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Deep Learning) in der Automobilindustrie. Er hilft dabei zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in verschiedenen Situationen im Auto eingesetzt werden kann: von einfacher Automatisierung und Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsprozessen.

Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz zu erforschen, zeigt auf, wie intelligente Technologie die digitale Strategie, Automatisierung und Entscheidungsfindung in unternehmerischen Abläufen verändert. Behandelt Kernkonzepte aus KI-Geschichte, Problemlösungsrahmenwerken, Wissensrepräsentation, unsicherer Schlussfolgerung und Lernparadigmen sowie Kommunikation, Wahrnehmung und autonomes Handeln. Führt Geschäftsleiter und Architekten dabei an, KI-gesteuerte Transformationsmöglichkeiten zu bewerten, neue Technologietrends zu analysieren und praktische intelligente Lösungen zu integrieren, um die unternehmerische Agilität zu steigern.

Diese instructor-led, live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Biologinnen und Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold zu verstehen.
• nachzuvollziehen, wie AlphaFold funktioniert.
• AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse zu interpretieren.

Künstliche neuronale Netze sind computergestützte Datenmodelle, die bei der Entwicklung von künstlichen Intelligenz (KI)-Systemen eingesetzt werden, welche in der Lage sind, «intelligente» Aufgaben auszuführen. Neuronale Netze kommen häufig in Anwendungen des Maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz, das selbst eine Implementierungsmöglichkeit der KI darstellt. Deep Learning ist eine Teilmenge des ML.

Das Kursangebot "Angewandte KI von Grund auf mit Python" vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen aus der Mitte heraus mit Python. Es werden die Kernprinzipien des überwachten Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortschrittlicher neuronalen Netzwerkarchitekturen behandelt. Der Kurs untersucht bewährte Methoden für den Umgang mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter-Notebooks zur praktischen KI-Entwicklung. Er unterstützt Fachkräfte dabei, praktische ML-Modelle zu implementieren, die Grenzen von Algorithmen zu bewerten und angewandte Projekte zur Lösung realer Probleme abzuschließen.

Diese von einer Lehrperson geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Fachwissen, die die AutoML-Plattform von Google nutzen möchten, um individualisierte Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

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

• Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
• Sich in der Google Cloud Platform zurechtzufinden und auf AutoML zuzugreifen.
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
• Eigene Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu evaluieren.
• Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle zu integrieren und bereitzustellen.
• Die Chatbot-Leistung über die Zeit zu überwachen und zu optimieren.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Convolutional neural networks (CNNs) mit TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklungen zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Diese vom Dozent geleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in die Felder der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Dabei werden praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik behandelt.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer fähig sein:

• Grundlegende statistische Methoden auf die Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse zu verwenden.
• Fortschrittliche Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit durch die Kombination verschiedener Modelle zu verbessern.

Deep Reinforcement Learning (DRL) verbindet die Prinzipien des Verstärkungslernens mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage für viele moderne KI-Fortschritte wie autonome Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischen Handel und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen basierend auf Versuch und Irrtum mittels belohnungsbasierten Lernens zu treffen.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Kenntnisstand, die die Techniken des Deep Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.

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

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Verstärkungslernens zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, zu implementieren.
• Deep Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
• Die Trainingsleistung mit modernen Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.

Formaat des Kurses

• Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
• Praxisnahe Übungen und praktische Implementierungen.
• Live-Coding-Demonstrationen und projektbasierte Anwendungen.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Data Scientists und KI-Experten mit mittlerem Kenntnisstand, die TensorFlow Lite für Edge-AI-Anwendungen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in der Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite zu entwickeln und zu optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.
• Werkzeuge und Techniken für die Modellkonvertierung und Optimierung anzuwenden.
• Praktische Edge-AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite zu implementieren.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform zur Vereinfachung des Aufbaus, des Trainings und der Bereitstellung von Machine-Learning-Workloads auf Kubernetes.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Grundlagen- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow aufbauen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer die folgenden Fähigkeiten erworben haben:

• Das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten navigieren.
• Reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines erstellen.
• Skalierbare Trainings-Jobs auf Kubernetes ausführen.
• Machine-Learning-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitstellen.

Format des Kurses

• Geführte Präsentationen und kollaborative Diskussionen.
• Praxisnahe Labs mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Aufbau von End-to-End-ML-Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Anpassungen dieser Schulung können vereinbart werden, um sie an den Technologie-Stack und die Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Diese von einer Lehrkraft geleitete Live-Schung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie sie RapidMiner zur Schätzung und Projektion von Werten sowie zur Nutzung analytischer Werkzeuge für die Zeitreihenprognose einsetzen können.

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

• Die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen des maschinellen Lernens auszuwählen und den Modellaufbau sowie die Leistungsfähigkeit zu verbessern.
• RapidMiner zur Schätzung und Projektion von Werten einzusetzen und analytische Werkzeuge für die Zeitreihenprognose zu nutzen.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen zunächst das konzeptionelle Grundlagenwissen über neuronale Netze und allgemein über Algorithmen des maschinellen Lernens sowie des Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Der erste Teil (40 %) dieser Schulung konzentriert sich stärker auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch auch dabei, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Der zweite Teil (20 %) dieser Schulung stellt Theano vor – eine Python-Bibliothek, das das Entwickeln von Deep-Learning-Modellen erheblich erleichtert.

Der dritte Teil (40 %) der Schulung basiert umfangreich auf TensorFlow – der API für Googles Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Alle Beispiele und praktischen Übungen werden in TensorFlow umgesetzt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden:

• ein gutes Verständnis für Deep Neural Networks (DNN), CNN und RNN aufweisen
• die Struktur und Bereitstellungsmethoden von TensorFlow verstehen
• Installations-, Produktionsumgebungs- und Architekturaufgaben sowie Konfigurationen durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging betreiben und Monitoring durchführen
• fortgeschrittene produktionsnahe Aufgaben wie das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Graphen und Logging umsetzen

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die state-of-the-art-XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erkunden möchten, mit dem Fokus auf den Aufbau interpretierbarer KI-Systeme.

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

• Die Herausforderungen der Erklärbarkeit im Deep Learning zu verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken für neuronale Netze zu implementieren.
• Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen zu interpretieren.
• Die Abwägung zwischen Leistung und Transparenz zu bewerten.