Strategische Beratung zur Implementierung und Nutzung von TensorFlow für Ihre KI- und Machine-Learning-Projekte.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von TensorFlow zur Entwicklung leistungsstarker KI-Modelle und Optimierung von Geschäftsprozessen.

• Beratungsfelder: Modelltraining, Architekturdesign, Datenvorbereitung und Integration in bestehende Systeme.

Individuelle Unterstützung für Entwickler und Data-Science-Teams, um TensorFlow optimal einzusetzen und komplexe Modelle zu erstellen.

• Zielgruppe: Entwicklungsteams, Data Scientists und KI-Ingenieure, die TensorFlow effizient nutzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Modelldesign, Trainingstechniken, Hyperparameter-Tuning, Optimierung und Deployment.

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

Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um TensorFlow effizient einzusetzen und KI-Modelle zu entwickeln.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen von TensorFlow bis hin zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Techniken.

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

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, TensorFlow effektiv zu nutzen, Modelle zu trainieren und Anwendungen zu implementieren.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von TensorFlow in Ihrem Unternehmen.

• 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.

• Software-Entwickler mit Interesse an Deep Learning

• Data Scientists, die ihre TensorFlow-Kenntnisse vertiefen möchten

• KI-Ingenieure und Machine Learning Spezialisten

• Beherrschung der TensorFlow API und ihrer wichtigsten Komponenten

• Entwicklung und Training eigener neuronaler Netze mit TensorFlow

• Implementierung von Custom Layers und Loss Functions

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

• Live-Coding-Demonstrationen mit direkter Umsetzung durch die Teilnehmer

• Interaktive Workshops zur Problemlösung und Best Practices

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung mit NumPy

• Mathematische Grundlagen in linearer Algebra und Statistik

• Grundverständnis von Machine Learning Konzepten

• Umfassende praktische Erfahrung in der Entwicklung mit TensorFlow

• Fähigkeit zur selbstständigen Implementierung komplexer Deep Learning Projekte

• Tiefgreifendes Verständnis für Best Practices und Performance-Optimierung

• Dauer: 1-5 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.

• TensorFlow Ökosystem und Komponenten

• Tensoren und ihre Operationen

• Automatische Differenzierung

• Graphen und Eager Execution

• TensorFlow 2.x vs. 1.x

• Keras Sequential API

• Functional API

• Custom Model Subclassing

• Callbacks und Monitoring

• Model Lifecycle Management

• tf.data API und Datenpipelines

• Datentransformation und Augmentation

• Batch Processing und Prefetching

• Performance Optimierung

• Verteiltes Training

• Fully Connected Networks

• Convolutional Neural Networks

• Recurrent Neural Networks

• Transformer Architekturen

• Transfer Learning

• Custom Training Loops

• Gradient Tape und automatische Differenzierung

• Verteiltes Training mit Strategy API

• Custom Layers und Models

• TPU Integration

• Hyperparameter Tuning

• Model Pruning und Quantisierung

• TensorBoard für Visualisierung

• Debugging Strategien

• Performance Profiling

• Model Serving mit TensorFlow Serving

• Modellexport und SavedModel Format

• Containerisierung mit Docker

• Cloud Deployment

• Monitoring und Maintenance