Bitte wählen Sie die Bereiche, die Sie exportieren möchten:
Schulung Nutzung von Edge TPU, IoT-Geräten und mobilen Geräten mit TensorFlow Lite
Praxisorientierte Übungen zur Nutzung von TensorFlow Lite
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 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
- 4 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
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von TensorFlow Lite kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in TensorFlow Lite, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, Modellkonvertierung und Optimierung, Bereitstellung und Integration, erweiterte Anwendungen sowie Fehlersuche und Automatisierung. Durch praxisorientierte Übungen erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeit, effektive und leistungsstarke AI-Modelle zu entwickeln und zu verwalten, die die Effizienz und Qualität ihrer Projekte verbessern.
Finden Sie das richtige TensorFlow Training aus unserem Portfolio.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, TensorFlow Lite effektiv zu nutzen, um moderne, skalierbare und benutzerfreundliche AI-Anwendungen zu entwickeln, die zur besseren Verarbeitung und Präsentation von Daten beitragen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Effizienz und Qualität ihrer AI-Anwendungen optimieren.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler, Ingenieure und technische Fachkräfte, die komplexe und datenintensive AI-Anwendungen entwickeln möchten, bei denen eine konsistente und reaktive Benutzererfahrung erforderlich ist. Besonders geeignet ist es für diejenigen, die die herausragenden Merkmale von TensorFlow Lite, wie die einfache Integration und umfassende Anpassbarkeit, nutzen möchten. Grundlegende Kenntnisse in AI- und ML-Frameworks sowie Programmierkenntnisse in Python sind nützlich.
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 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
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| 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. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| 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
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in TensorFlow Lite: Überblick und Bedeutung
- Was ist TensorFlow Lite und warum ist es wichtig?
- Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von TensorFlow Lite
- Unterschiede und Vorteile von TensorFlow Lite im Vergleich zu anderen AI-Frameworks
- Installation und Einrichtung von TensorFlow Lite
- Systemanforderungen und notwendige Software
- Installation von TensorFlow Lite auf mobilen Geräten (Android, iOS)
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung und erste Schritte mit TensorFlow Lite
- Grundlegende Konzepte von TensorFlow Lite: Architektur und Prinzipien
- Einführung in die Architektur von TensorFlow Lite
- Grundlagen der TensorFlow Lite-Programmierung: Modelle, Interpreter, Delegates
- Arbeiten mit vortrainierten Modellen und Konvertierung von TensorFlow-Modellen zu TensorFlow Lite
- Nutzung des TensorFlow Lite Converter
- Praxisübung 1: Erste Schritte mit TensorFlow Lite
- Problemstellung: Installation und Einrichtung einer einfachen TensorFlow Lite-Umgebung
- Lösung:
- Installation und Konfiguration von TensorFlow Lite
- Konvertierung eines vortrainierten Modells zu TensorFlow Lite
- Ausführung des Modells mit dem TensorFlow Lite Interpreter auf einem mobilen Gerät
- Tools: TensorFlow Lite Converter , Android Studio , Xcode
- Ergebnis: Eine funktionsfähige TensorFlow Lite-Umgebung mit einem konvertierten Modell auf einem mobilen Gerät
- Konvertierung von TensorFlow-Modellen zu TensorFlow Lite
- Einführung in die Modellkonvertierung
- Verwendung des TensorFlow Lite Converters für verschiedene Modelltypen
- Umgang mit Herausforderungen und Fehlern bei der Modellkonvertierung
- Optimierung der Modelle für mobile und Embedded-Geräte
- Optimierung von TensorFlow Lite-Modellen
- Einführung in die Modelloptimierungstechniken
- Quantisierung von Modellen zur Reduzierung der Größe und Beschleunigung der Ausführung
- Nutzung von Optimierungstools und -bibliotheken
- Best Practices für die Optimierung von TensorFlow Lite-Modellen
- Praxisübung 2: Konvertierung und Optimierung eines TensorFlow-Modells
- Problemstellung: Konvertierung und Optimierung eines TensorFlow-Modells für mobile Geräte
- Lösung:
- Konvertierung eines TensorFlow-Modells zu TensorFlow Lite
- Anwendung von Quantisierungstechniken
- Tools: TensorFlow Lite Converter , TensorFlow Model Optimization Toolkit
- Ergebnis: Ein optimiertes TensorFlow Lite-Modell, bereit für den Einsatz auf mobilen Geräten
- Bereitstellung von TensorFlow Lite-Modellen auf mobilen und Embedded-Geräten
- Einführung in die Modellbereitstellung
- Implementierung des TensorFlow Lite-Interpreters auf Android- und iOS-Geräten
- Nutzung von TensorFlow Lite mit verschiedenen Programmiersprachen (Java, Swift, C++)
- Integration von TensorFlow Lite-Modellen in bestehende mobile Anwendungen
- Nutzung von Edge TPU und IoT-Geräten
- Einführung in Edge TPU und deren Nutzung
- Implementierung von TensorFlow Lite auf Edge TPU-Geräten
- Anwendung von TensorFlow Lite auf IoT- und Smart Home-Geräten
- Best Practices für die Implementierung und Optimierung
- Praxisübung 3: Bereitstellung eines TensorFlow Lite-Modells auf einem mobilen und IoT-Gerät
- Problemstellung: Implementierung eines TensorFlow Lite-Modells auf Android, iOS und Edge TPU
- Lösung:
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung für mobile und IoT-Geräte
- Integration und Ausführung des TensorFlow Lite-Modells auf verschiedenen Geräten
- Tools: TensorFlow Lite Interpreter , Edge TPU , Android Studio , Xcode
- Ergebnis: Eine funktionsfähige Anwendung mit integriertem TensorFlow Lite-Modell auf mobilen und IoT-Geräten
- Erweiterte Anwendungen von TensorFlow Lite
- Nutzung von TensorFlow Lite für Bilderkennung, Sprachverarbeitung und andere Anwendungsfälle
- Einführung in Transfer Learning mit TensorFlow Lite
- Arbeiten mit benutzerdefinierten Daten und Modellen
- Fehlersuche und Debugging in TensorFlow Lite
- Einführung in Debugging-Methoden für TensorFlow Lite
- Umgang mit Fehlermeldungen und Logdateien
- Best Practices zur Fehlersuche in TensorFlow Lite-Anwendungen
- Automatisierung und Scripting in TensorFlow Lite
- Schreiben und Nutzen von Skripten zur Automatisierung von Aufgaben
- Einführung in die Nutzung von TensorFlow Lite mit Python für Automatisierung
- Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
- Praxisübung 4: Entwicklung einer erweiterten TensorFlow Lite-Anwendung
- Problemstellung: Entwicklung einer erweiterten Anwendung mit TensorFlow Lite
- Lösung:
- Anwendung von Transfer Learning mit TensorFlow Lite
- Integration von benutzerdefinierten Daten und Modellen
- Tools: TensorFlow Lite , Python
- Ergebnis: Eine erweiterte TensorFlow Lite-Anwendung mit Transfer Learning und benutzerdefinierten Daten
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 | |
|---|---|---|---|
| 31.03.-03.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 02.06.-05.06.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 04.08.-07.08.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 06.10.-09.10.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 08.12.-11.12.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
- 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.
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
- 31. Mär. - 03. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 02. Jun. - 05. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 04. Aug. - 07. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 06. Okt. - 09. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 08. Dez. - 11. Dez. ✓ 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!
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.