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Schulung Einführung in TensorFlow Recommenders: Leistungsstarke Empfehlungssysteme
Grundlegende Konzepte der Empfehlungsoptimierung mit TensorFlow Recommenders
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 TensorFlow Recommenders kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in TensorFlow Recommenders, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Empfehlungs-Techniken, Integration in bestehende Systeme, Performance-Optimierung und Skalierung sowie Debugging und Sicherheit. Teilnehmende werden in die Lage versetzt, TensorFlow Recommenders effektiv zu nutzen, um leistungsstarke und skalierbare Empfehlungssysteme zu erstellen. Durch praxisorientierte Übungen und detaillierte Anleitungen erlangen sie die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Empfehlungssysteme zu entwickeln, erweiterte Funktionen zu implementieren, Sicherheitsfunktionen zu nutzen und ihre Anwendungen performant und benutzerfreundlich zu gestalten.
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Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, TensorFlow Recommenders effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Empfehlungssysteme zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Empfehlungssysteme optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Empfehlungs-Projekte zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an IT-Fachkräfte, Entwickler, Datenwissenschaftler, E-Commerce-Manager und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Erstellung und Optimierung von Empfehlungssystemen suchen. Grundkenntnisse in der Programmierung und grundlegende IT-Kenntnisse 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 TensorFlow Recommenders: Überblick und Bedeutung
- Was ist TensorFlow Recommenders und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: TensorFlow Recommenders als spezialisierte Bibliothek für die Erstellung von Empfehlungssystemen.
- Vorteile von TensorFlow Recommenders: Einfache Integration, Flexibilität und Leistungsfähigkeit.
- Unterschiede und Vorteile von TensorFlow Recommenders im Vergleich zu anderen Recommender-System-Tools
- Vergleich mit Surprise, LightFM und anderen: Stärken und Schwächen.
- Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Datenquellen und Modelle.
- Benutzerfreundlichkeit: Intuitive API und umfassende Dokumentation.
- Architektur und Kernkomponenten von TensorFlow Recommenders
- Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
- Funktionalitäten: Datenvorbereitung, Modellierung, Training und Evaluierung.
- Was ist TensorFlow Recommenders und warum ist es wichtig?
- Installation und Einrichtung von TensorFlow Recommenders
- Systemanforderungen und notwendige Software
- Grundvoraussetzungen: Notwendige Software und Hardware.
- Installation von TensorFlow Recommenders: Schritt-für-Schritt-Anleitung für verschiedene Betriebssysteme (Linux, macOS, Windows).
- Erste Schritte mit TensorFlow Recommenders
- Einführung in die TensorFlow Recommenders-Benutzeroberfläche: Grundlegende Bedienung und Funktionen.
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Nutzung von IDEs wie PyCharm und Jupyter Notebook.
- Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
- Erstellung und Verwaltung einfacher Empfehlungsmodelle
- Einführung in die Nutzung von TensorFlow Recommenders: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zu anderen Tools.
- Erstellung und Verwaltung einfacher Empfehlungsmodelle
- Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung.
- Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von benutzerdefinierten Modellen und Evaluierungsmethoden.
- Debugging und Monitoring: Nutzung von TensorFlow-Diagnosetools und Visualisierungshilfen.
- Systemanforderungen und notwendige Software
- Grundlegende Konzepte der Empfehlungssysteme mit TensorFlow Recommenders
- Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Aufbau und Struktur von Empfehlungsdaten: Nutzung der TensorFlow-Datasets-API.
- Datenvorbereitungs-Management: Erstellung, Konfiguration und Verwaltung von Datenpipelines.
- Best Practices: Strukturierung und Optimierung von Daten für Empfehlungssysteme.
- Modellierung und Training
- Einführung in Modellierungsansätze: Nutzung von TensorFlow Recommenders zur Erstellung von Modellen.
- Training-Management: Implementierung und Nutzung von Trainingsverfahren.
- Erweiterte Techniken: Nutzung von benutzerdefinierten Verlustfunktionen und Optimierern.
- Evaluierung und Hyperparameter-Tuning
- Einführung in Evaluierungsmethoden: Nutzung von TensorFlow Recommenders zur Bewertung von Modellen.
- Konfiguration von Evaluierungsstrategien: Definition von Metriken und Bedingungen.
- Erweiterte Techniken: Nutzung von Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Praxisübung 1: Erstellung und Verwaltung eines einfachen Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
- Ziel der Übung: Erstellung und Verwaltung eines grundlegenden Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
- Projektbeschreibung: Entwicklung eines Systems zur Empfehlung von Filmen.
- Anforderungen: Nutzung von TensorFlow Recommenders und grundlegender Empfehlungs-Funktionalitäten.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Modells: Initialisierung und Konfiguration.
- Implementierung der Datenvorbereitung und des Trainings: Definition der Pipeline und Trainingsparameter.
- Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Evaluierung und Optimierung.
- Tools: TensorFlow Recommenders, PyCharm/Jupyter Notebook
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertiges Empfehlungssystem: Präsentation des Modells und der ersten Ergebnisse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Erstellung und Verwaltung eines grundlegenden Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
- Erweiterte Funktionen und Techniken in TensorFlow Recommenders
- Fortgeschrittene Empfehlungs-Techniken
- Erstellung komplexer Empfehlungssysteme: Nutzung von Advanced Patterns und Best Practices.
- Nutzung von Erweiterungen und Plugins: Verbesserung der Empfehlungs-Kapazitäten.
- Fehlerbehandlung und Logging: Implementierung von Fehler-Handling und Logging-Mechanismen.
- Integration und Interoperabilität
- Einführung in die Integration von TensorFlow Recommenders: Nutzung von TensorFlow zur Integration mit anderen Tools.
- Implementierung von Import- und Exportfunktionen: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
- Anwendungen: Einsatz in der Datenmigration und -synchronisation.
- Performance-Optimierung und Skalierung
- Einführung in Performance-Tuning: Nutzung von Optimierungstechniken zur Verbesserung der Empfehlungsleistung.
- Monitoring und Analyse: Nutzung von Performance-Monitoring-Tools.
- Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Qualität der Empfehlungssysteme.
- Fortgeschrittene Empfehlungs-Techniken
- Integration von TensorFlow Recommenders in bestehende Systeme
- Integration in E-Commerce-Plattformen
- Nutzung von TensorFlow Recommenders in Kombination mit Shopify, Magento und WooCommerce.
- Automatisierung von Empfehlungs-Aufgaben: Nutzung von Skripten und APIs.
- Datenvorbereitung und -bereinigung: Beste Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität.
- Nutzung von TensorFlow Recommenders in Medien- und Content-Plattformen
- Kombination von TensorFlow Recommenders mit Content-Management-Systemen wie WordPress und Drupal.
- Automatisierte Empfehlungen: Erstellung von Plugins und Erweiterungen für CMS.
- Anwendungen in der Praxis: Beispiele aus der Industrie und Forschung.
- Deployment und Skalierung von TensorFlow Recommenders-Anwendungen
- Deployment von Empfehlungssystemen: Nutzung von CI/CD-Pipelines und Container-Technologien.
- Skalierung von Anwendungen: Nutzung von Cloud-Diensten und Load-Balancern.
- Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Skalierbarkeit von TensorFlow Recommenders-Anwendungen.
- Integration in E-Commerce-Plattformen
- Praxisübung 2: Erstellung eines komplexen Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
- Ziel der Übung: Entwicklung eines umfassenden Empfehlungssystems mit erweiterten Funktionen
- Projektbeschreibung: Erstellung eines Systems zur Empfehlung von Produkten in einem Online-Shop.
- Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Techniken und Integration von Performance-Optimierungen.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Modells: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
- Erweiterungen und Anpassungen: Implementierung von fortgeschrittenen Techniken, Monitoring und Performance-Optimierungen.
- Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
- Tools: TensorFlow Recommenders, Docker, Kubernetes
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertiges Empfehlungssystem: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.
- Ziel der Übung: Entwicklung eines umfassenden Empfehlungssystems mit erweiterten Funktionen
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 | |
|---|---|---|---|
| 30.09.-02.10.2024 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 02.12.-04.12.2024 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 03.02.-05.02.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 07.04.-09.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 10.06.-12.06.2025 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
- 30. Sep. - 02. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 02. Dez. - 04. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 03. Feb. - 05. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 07. Apr. - 09. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 10. Jun. - 12. Jun. ✓ 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
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