Deep Learning mit TensorFlow 2 Schulung

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 von Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler mit mittlerem Know-how, die tiefe Lernverfahren im Google Colab-Umfeld verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu navigieren.
• Die Grundlagen neuronaler Netze zu verstehen.
• Deep Learning-Modelle mit TensorFlow zu implementieren.
• Deep-Learning-Modelle zu trainieren und zu evaluieren.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für Deep Learning zu nutzen.

Diese instructor-led-Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow nutzen möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Ein Betrugserkennungsmodell mit Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionen und Modelle der linearen Regression zur Betrugsprognose aufzubauen.
• Eine durchgängige KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

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