Deep Learning Schulungen in Schweiz

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.

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 instruktorengestützte, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die sich in modernen Deep-Learning-Techniken für NLU spezialisieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die wesentlichen Unterschiede zwischen NLU- und NLP-Modellen zu verstehen.
• Fortschrittliche Deep-Learning-Techniken auf NLU-Aufgaben anzuwenden.
• Tiefe Architekturen wie Transformer und Aufmerksamkeitsmechanismen (Attention Mechanisms) zu erkunden.
• Zukünftige Trends in der NLU zur Entwicklung komplexer KI-Systeme zu nutzen.

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.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Machine Learning Engineers auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, Deep-Learning-Forschende sowie Expert:innen für Computer Vision, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Bereich des Deep Learning für die Text-zu-Bild-Generierung erweitern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-zu-Bild-Generierung zu verstehen.
• Komplexe Modelle und Optimierungen für die Synthese hochwertiger Bilder zu implementieren.
• Die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit für grosse Datensätze und komplexe Modelle zu optimieren.
• Hyperparameter einzustellen, um die Modellleistung und Generalisierungsfähigkeit zu verbessern.
• Stable Diffusion in andere Deep-Learning-Frameworks und -Tools zu integrieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die KI-Techniken nutzen möchten, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung zu revolutionieren.

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

• Die Rolle der KI in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung zu verstehen.
• Machine-Learning-Techniken zur Vorhersage von Moleküleigenschaften und Wechselwirkungen anzuwenden.
• Deep-Learning-Modelle für das virtuelle Screening und die Optimierung von Leitstrukturen zu verwenden.
• KI-gestützte Ansätze in den Prozess klinischer Studien zu integrieren.

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.

Dieser instructor-led Live-Workshop in <ort> (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure mit Kenntnissen von Anfänger- bis fortgeschrittenem Niveau, die ihre Deep-Learning-Modelle hinsichtlich Performance verbessern möchten.

Nach Abschluss dieses Workshops können die Teilnehmenden:

• Die Prinzipien des verteilten Deep Learnings verstehen.
• DeepSpeed installieren und konfigurieren.
• Deep-Learning-Modelle auf verteilter Hardware mit DeepSpeed skalieren.
• Optimierungsfeatures von DeepSpeed implementieren und bezüglich Speichereffizienz ausprobieren.

Diese dozentengeführte, Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler mit Kenntnissen auf Anfänger- bis Einsteigerniveau, die Large Language Models für verschiedene natursprachliche Aufgaben nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• eine Entwicklungsumgebung einrichten, die ein beliebtes LLM enthält.
• ein grundlegendes LLM erstellen und es auf einem eigenen Datensatz feinjustieren (fine-tunen).
• LLMs für unterschiedliche natursprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Textgenerierung und weiteres einsetzen.
• LLMs mit Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, Machine Learning Engineers und Computer-Vision-Forschende, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für verschiedene Anwendungsfälle zu generieren.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmende:

• Die Prinzipien von Stable Diffusion verstehen und nachvollziehen, wie es zur Bildgenerierung funktioniert.
• Stable-Diffusion-Modelle für Aufgaben der Bildgenerierung erstellen und trainieren.
• Stable Diffusion auf verschiedene Szenarien der Bildgenerierung anwenden, wie z. B. Inpainting, Outpainting und Image-to-Image-Translation.
• Die Leistung und Stabilität von Stable-Diffusion-Modellen optimieren.

In dieser dozentengeführten Live-Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmer die aktuellsten und innovativsten Methoden des maschinellen Lernens in Python kennen, indem sie eine Reihe von Demo-Anwendungen erstellen, die Bilddaten, Musik, Texte und Finanzdaten verarbeiten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zur Lösung komplexer Probleme implementieren.
• Tiefes Lernen und semi-supervised Learning auf Anwendungen anwenden, die Bilddaten, Musik, Texte und Finanzdaten umfassen.
• Python-Algorithmen bis zu deren maximalem Potenzial ausreizen.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano verwenden.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

In dieser unter Anleitung durchgeführten Schulung lernen die Teilnehmer, wie man mit Matlab ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung entwirft, aufbaut und visualisiert.

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

• Ein Deep-Learning-Modell zu erstellen
• Datenbeschriftigungen zu automatisieren
• Mit Modellen aus Caffe und TensorFlow-Keras zu arbeiten
• Daten mit mehreren GPUs, in der Cloud oder in Clustern zu trainieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Bereichsexperten

Kursformat

• Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, Übungen und intensive praktische Arbeit

Diese von einem Dozent:in geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen und Data Scientists, die TensorFlow 2.x nutzen möchten, um Prädiktoren, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netze und dergleichen zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• TensorFlow 2.x installieren und konfigurieren.
• Die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen verstehen.
• Tiefgehende Lernmodelle erstellen.
• einen fortgeschrittenen Bildklassifizierer implementieren.
• ein Deep-Learning-Modell in der Cloud sowie auf mobilen Geräten und IoT-Geräten bereitstellen.

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