Strategische Beratung zur Implementierung und optimalen Nutzung von Keras für Ihre KI- und Deep-Learning-Projekte.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von Keras zur Entwicklung benutzerfreundlicher und leistungsstarker Modelle.

• Beratungsfelder: Modellentwicklung, Hyperparameter-Tuning, Modellvalidierung und Integration in bestehende Systeme.

Individuelle Unterstützung für Entwickler und Data Scientists, um Keras effektiv einzusetzen und komplexe Modelle zu entwickeln.

• Zielgruppe: Data Scientists, KI-Entwicklungsteams und Ingenieure, die Keras in ihren Projekten anwenden möchten.

• Inhalte des Coachings: Modelltraining, Layer-Architektur, Hyperparameter-Optimierung und Integration mit TensorFlow.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um Keras effizient in KI- und Deep-Learning-Projekten zu nutzen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen von Keras bis hin zu fortgeschrittenen Techniken für neuronale Netzwerke.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, Keras effizient einzusetzen, Modelle zu erstellen und produktiv zu nutzen.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von Keras in Ihren Projekten.

• Umfang des Supports: Technischer Support, Modelloptimierung, Integration in bestehende Systeme und Fehlerbehebung.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Data Scientists mit Python-Grundkenntnissen

• Machine Learning Entwickler, die in Deep Learning einsteigen möchten

• KI-Enthusiasten mit Programmiererfahrung

• Beherrschung der Keras API und ihrer wichtigsten Funktionen

• Entwicklung und Training verschiedener neuronaler Netzarchitekturen

• Implementierung von CNNs für Bildverarbeitung und RNNs für Sequenzdaten

• Intensive Hands-on-Sessions mit praktischen Übungen an realen Datensätzen

• Live-Coding-Demonstrationen mit ausführlichen Erklärungen

• Interaktive Jupyter Notebooks für jeden Themenbereich

• Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit NumPy/Pandas

• Grundlegendes Verständnis von Machine Learning Konzepten

• Basis-Kenntnisse in Statistik und linearer Algebra

• Praxiserprobte Deep Learning Skills für moderne KI-Anwendungen

• Hands-on Erfahrung mit State-of-the-Art Architekturen

• Realweltprojekte für das eigene Portfolio

• Dauer: 1-4 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Einführung in Deep Learning und neuronale Netze

• Installation und Konfiguration von Keras und TensorFlow

• Keras Backend-Systeme und ihre Unterschiede

• Erste Schritte mit der Keras API

• Entwicklungsumgebung einrichten

• Sequential und Functional API

• Layer-Typen und ihre Anwendungen

• Aktivierungsfunktionen

• Loss Functions und Optimierer

• Callbacks und Monitoring

• Model Checkpointing

• Datengenerierung und Augmentation

• Keras Datasets API

• Custom Data Generators

• Preprocessing Layer

• Daten-Pipeline-Optimierung

• Batch-Processing

• CNN Architekturen implementieren

• Transfer Learning mit vortrainierten Modellen

• Feature Extraction

• Fine-Tuning

• Bildklassifikation und Objekterkennung

• Visualisierung von CNN-Features

• LSTM und GRU Implementierung

• Sequenzverarbeitung

• Text Generation

• Sentiment Analysis

• Time Series Forecasting

• Attention Mechanismen

• Autoencoder implementieren

• Generative Adversarial Networks (GANs)

• Siamese Networks

• Multi-Task Learning

• Custom Layers entwickeln

• Model Subclassing

• Modell-Serialisierung und Export

• TensorFlow Serving Integration

• REST API Entwicklung

• Modell-Optimierung für Production

• Monitoring und Logging

• Skalierung und Performance-Tuning