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Schulung Chainer: Deep-Learning-Modellierung und Training
GPU-Beschleunigung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von Chainer für die Erstellung, das Training und die Bereitstellung neuronaler Netzwerke kennen. Der Fokus liegt auf der flexiblen Modellierung von Deep-Learning-Architekturen, der Beschleunigung von Trainingsprozessen durch GPU-Nutzung und der Integration von Chainer in bestehende ML-Pipelines. Durch praxisorientierte Übungen vertiefen die Teilnehmer die erlernten Konzepte und wenden sie in realistischen Szenarien an.
Auf der Suche nach einer anderen Deep Learning Weiterbildung?
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Chainer effektiv zu nutzen, um neuronale Netzwerke zu modellieren, zu trainieren und zu evaluieren. Sie lernen, wie sie die Flexibilität von Chainer zur Entwicklung komplexer Deep-Learning-Modelle nutzen können.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Chainer für Deep Learning vertiefen möchten. Grundlegende Kenntnisse in Python und neuronalen Netzwerken sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
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Inhalt
- Einführung in Chainer: Überblick und Bedeutung
- Was ist Chainer und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: Chainer ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das in Python entwickelt wurde. Es ermöglicht die flexible Definition und Ausführung von Computergrafen und unterstützt sowohl statische als auch dynamische Grafen.
- Bedeutung und Vorteile: Chainer bietet Entwicklern eine einfache und intuitive Möglichkeit, komplexe neuronale Netze zu erstellen und zu trainieren, insbesondere durch seine Unterstützung für dynamische Berechnungsgrafen, die eine flexible Modellierung und Debugging ermöglichen.
- Vergleich mit anderen Deep-Learning-Frameworks: Unterschiede und Vorteile gegenüber anderen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras, insbesondere in Bezug auf Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und dynamische Grafen.
- Was ist Chainer und warum ist es wichtig?
- Grundlagen der Chainer-Benutzeroberfläche und Struktur
- Erkunden der Chainer-Architektur
- Überblick über die Hauptkomponenten: Einführung in die grundlegenden Bausteine von Chainer, einschließlich Variable, Function, Chain, und ChainList.
- Installation und Einrichtung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von Chainer und Einrichtung der Entwicklungsumgebung.
- Erstellen und Ausführen einfacher Modelle: Einführung in die grundlegende Syntax und Struktur von Chainer zur Erstellung einfacher neuronaler Netze.
- Erkunden der Chainer-Architektur
- Erstellen und Verwalten von Deep-Learning-Modellen in Chainer
- Grundlegende Modellierungstechniken
- Arbeiten mit Chain und ChainList: Erstellung von neuronalen Netzwerken unter Verwendung von Chainers grundlegenden Bausteinen.
- Definieren von Vorwärts- und Rückwärtsfunktionen: Implementierung der Vorwärts- und Rückwärtsberechnungen zur Anpassung von Modellparametern.
- Verwendung von Optimierern: Einführung in die verschiedenen Optimierer in Chainer, einschließlich SGD, Adam und RMSprop, und deren Anwendung auf Modelle.
- Grundlegende Modellierungstechniken
- Erste Schritte mit dem Training von Modellen
- Training und Evaluierung einfacher Modelle
- Laden und Vorverarbeiten von Daten: Einführung in Chainers Dataset-API und Techniken zur Datenvorverarbeitung.
- Durchführung des Trainings: Implementierung des Trainingsprozesses, einschließlich Forward-Pass, Loss-Berechnung und Backpropagation.
- Evaluierung und Validierung: Bewertung der Modellleistung anhand von Metriken wie Accuracy, Precision, und Loss.
- Training und Evaluierung einfacher Modelle
- Praxisübung 1: Erstellung und Training eines einfachen neuronalen Netzes
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und zum Training eines einfachen neuronalen Netzes mit Chainer.
- Projektbeschreibung: Die Teilnehmer erstellen und trainieren ein Feedforward-Neuronales Netz, um ein einfaches Klassifikationsproblem, wie die Erkennung handgeschriebener Ziffern (MNIST-Dataset), zu lösen.
- Anforderungen: Nutzung von Chainers Chain und ChainList, Implementierung des Trainingsprozesses, Durchführung der Evaluierung.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in das Projekt, Einrichtung der Umgebung und Download der Datensätze.
- Durchführung: Modellierung des Netzes, Implementierung des Trainings und Auswertung der Ergebnisse.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Chainer, Python, MNIST-Dataset.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der trainierten Modelle und Evaluierungsergebnisse: Teilnehmer zeigen ihre Modelle und diskutieren die angewandten Techniken.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Austausch von Feedback und Vorschläge zur Verbesserung.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und zum Training eines einfachen neuronalen Netzes mit Chainer.
- Erweiterte Modellierungstechniken in Chainer
- Arbeiten mit komplexen Netzarchitekturen
- Erstellung von Convolutional Neural Networks (CNNs): Einführung in die Implementierung von CNNs in Chainer zur Verarbeitung von Bilddaten.
- Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs: Aufbau von RNNs und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken für die Verarbeitung sequenzieller Daten.
- Arbeiten mit Autoencoders und GANs: Einführung in die Implementierung von Autoencodern und Generative Adversarial Networks (GANs) für spezielle Anwendungen.
- Arbeiten mit komplexen Netzarchitekturen
- Optimierung und Beschleunigung des Trainings
- Nutzung von GPUs zur Beschleunigung des Trainings
- Einführung in die GPU-Unterstützung in Chainer: Nutzung von CuPy zur Beschleunigung der Berechnungen auf NVIDIA-GPUs.
- Parallelisierung und verteiltes Training: Implementierung von verteiltem Training zur Verarbeitung großer Datensätze auf mehreren GPUs.
- Hyperparameter-Tuning: Einführung in Techniken zur Optimierung von Hyperparametern, um die Trainingsleistung zu verbessern.
- Nutzung von GPUs zur Beschleunigung des Trainings
- Integration und Zusammenarbeit
- Zusammenarbeit und Deployment von Modellen
- Export und Deployment von Chainer-Modellen: Methoden zum Exportieren von trainierten Modellen für die Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
- Integration von Chainer mit anderen Frameworks: Nutzung von ONNX (Open Neural Network Exchange) zur Kompatibilität und Integration von Chainer-Modellen mit anderen Deep-Learning-Frameworks.
- Arbeiten in Teamumgebungen: Strategien zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei der Entwicklung von Chainer-Modellen.
- Zusammenarbeit und Deployment von Modellen
- Visualisierung und Debugging von Modellen
- Verwendung von Visualisierungstools
- Nutzung von Matplotlib und Seaborn: Visualisierung von Trainingsverläufen, Modellarchitekturen und Ergebnissen.
- TensorBoard Integration: Verwendung von TensorBoard zur Überwachung und Visualisierung von Modellmetriken und Architektur.
- Debugging und Fehlerbehebung: Einführung in Debugging-Strategien zur Identifizierung und Behebung von Problemen in komplexen Netzwerken.
- Verwendung von Visualisierungstools
- Praxisübung 2: Erstellung und Training eines komplexen neuronalen Netzes
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und zum Training eines komplexen neuronalen Netzes in Chainer.
- Projektbeschreibung: Die Teilnehmer entwickeln und trainieren ein komplexes Netzwerk, wie ein CNN oder RNN, um ein anspruchsvolles Problem, z.B. Bild- oder Spracherkennung, zu lösen.
- Anforderungen: Nutzung erweiterter Modellierungswerkzeuge, Implementierung von GPU-Beschleunigung, Durchführung von Hyperparameter-Tuning.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der GPU-Unterstützung, Planung der Modellarchitektur.
- Durchführung: Modellierung des Netzes, Implementierung des Trainings, Optimierung und Auswertung der Ergebnisse.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Chainer, CuPy, Python, TensorBoard.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der trainierten Modelle und Evaluierungsergebnisse: Teilnehmer zeigen ihre Modelle und diskutieren die angewandten Techniken.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Austausch von Feedback und Empfehlungen für zukünftige Projekte.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und zum Training eines komplexen neuronalen Netzes in Chainer.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 24.02.-26.02.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 28.04.-30.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 30.06.-02.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 01.09.-03.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 03.11.-05.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 24. Feb. - 26. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 28. Apr. - 30. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Jun. - 02. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 01. Sep. - 03. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 03. Nov. - 05. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.