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Schulung Intensivkurs Deep Learning mit TensorFlow Keras mit Praxisanwendungen
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Es wird das Keras/TensorFlow Framework verwendet, welches in der europäischen Industrie aktueller Standard bei der Umsetzung von Deep Learning ist.
Ein zentrales Ziel ist, dass Teilnehmende anhand der eingeübten Problemstellungen das grundlegende Konzept von Deep Learning und Keras verinnerlicht haben. Dies ermöglicht, dass Sie Ihr Wissen selbstständig nach dem Seminar erweitern und aus der Menge von veröffentlichten Anwendungsfällen, die für Sie in der Praxis benötigten Konzepte eigenständig mit Hilfe von open source code anpassen und umsetzen können.
Finden Sie weitere für Sie passende Deep Learning Weiterbildungen.
Schulungsziel
Entlang des Intensivkurses lernen die Teilnehmenden die notwendigen Hintergründe mit dem Fokus, das Wissen in Selbstlernphasen praktisch einzusetzen. Schwierigkeiten und typische Probleme, die hierbei auftreten, werden gelöst und ermöglichen, das Gelernte nach dem Seminar direkt im Unternehmen einzusetzen. Insbesondere werden übliche Schwierigkeiten beim Rechnen auf einer GPU behandelt, so dass typische technische Einstiegshürden behandelt und gelöst werden.
Die Möglichkeiten des Einlesens von Daten (Data Loader über tf.data), mit dem Erweitern der Trainingsdaten (data augmentation) und dem Umgang mit fehlerhaften Daten ist bei Projekten mit echten Daten der erste Schritt, welcher auch signifikant über die Geschwindigkeit des Trainings und die Validierungsgüte entscheidet.
Praktische Tipps, wie Keras Callbacks zur Überwachung, inkl. Visualisierung des Trainings, dem Benutzen von vortrainierten Netzen (Fine-Tuning), mögliche Fehlerquellen, wenn das Training nicht funktioniert, klassische Regularisierungsmöglichkeiten (Batch Normalisierung, Drop Out) und Engpässe für die Steigerung der Geschwindigkeit runden das Seminar ab.
Details
Wer teilnehmen sollte
Teilnehmende, welche Deep Learning zur Lösung von typischen industriellen Problemen einsetzen möchten und hierfür das Keras / TensorFlow Framework verwenden wollen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| 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 inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | 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 | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| 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
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| 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 | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, 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 | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Besonderheiten beim Trainieren auf einer GPU
- Memory Belegung einer GPU feststellen und freigeben
- Häufige Fehler erkennen und beheben
- Vorbereitung und Laden der Trainingsdaten
- Overfitting beim Trainieren
- Trainings-, Test- und Validierungsdaten
- Normalisierung von Daten
- One-Hot encoding
- Anwendung auf den MNIST Datensatz
- Schritte von tf.data, um auch mit großen Daten effizient trainieren zu können
- Grundlegende Netzwerktypen
- Multi-Layer Perceptron (MLP)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Perceptron, Gewichte, Bias
- Aktivierungsfunktionen (ReLU, Softmax)
- Training von Neuronale Netzen via Backpropagation
- Convolutional Layer (Faltungsschicht)
- Stride, Padding, Bias, Max-Pooling
- Anwendungsfälle für Bilddaten
- Bildklassifizierung
- Detektion von Objekten durch Bounding Boxes
- Semantische Segmentierung
- Bekannte Netzwerkarchitekturen (AlexNet, VGG-16, U-Net)
- Training und Validierung der Ergebnisse (Accuracy, MSE, mean IoU)
- Vorhersage bei Text- , Sequenz- und Zeitreihendaten
- Vorhersage bei Text- , Sequenz- und Zeitreihendaten
- Text Sentiment Analysis
- Grundlagen und Umsetzung eines RNN
- Fortgeschrittene Aspekte im RNN: stacked RNN, Recurrent dropout
- Weiterführende Netzwerkarchitekturen: GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-Short-Term Memory)
- Aufbereitung von Textdaten zum Trainieren (Text Vectorization, Word Embeddings)
- Unsupervised Learning: Clustering
- Feature Extraction durch ein pretrained Netzwerk
- Dimensionsreduzierung der extrahierten features mit UMAP
- Clustern mit HDBSCAN
- GAN (Generative Adversarial Networks)
- Erzeugen von Bildern mit GANs
- Funktionsweise und Training von GANs
- Deep Learning in der Praxis
- Keras Callbacks (Trainings-performance Überwachung, Speichern von Modelgewichten, Early Stopping, Visualisierung des Trainings- und Validierungslosses)
- Fine-Tuning / Transfer Learning (vortrainierte Netzwerke finden und verwenden)
- Weitere bekannte Netzwerkarchitekturen: Inception-V3, ResNet
- Drop-Out und L2 Regularisierung
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.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen