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Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch

Dieses Grundlagen Seminar Deep Learning richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die die wichtigsten Konzepte kennenlernen wollen, die sie…

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TensorFlow Hub: Nutzung vortrainierter Modelle für maschinelles Lernen

Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung von ML-Anwendungen

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5 Termine

Einführung in TensorFlow Recommenders: Leistungsstarke Empfehlungssysteme

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Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Empfehlungssystemen mit…

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5 Termine

Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)

Leistungsstarke Modellentwicklung und Bereitstellung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Pipelines…

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TensorFlow.js für maschinelles Lernen

Interaktive Webanwendungen mit TensorFlow.js

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices in der Nutzung und Verwaltung von TensorFlow.js anzuwenden, um die…

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TSNE, PCA und UMAP mit TensorFlow Embedding Projector

Effiziente Datenanalyse durch Embeddings und Visualisierung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Techniken zur Erstellung und Visualisierung von Embeddings zu nutzen, um komplexe Datensätze zu analysieren…

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Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)

Wissenserweiterung: Die Teilnehmer möchten ihr Wissen über Deep Learning und die spezifischen Frameworks erweitern oder auffrischen.
Praktische Fähigkeiten:…

2 Tage
8 Termine

Nutzung von Edge TPU, IoT-Geräten und mobilen Geräten mit TensorFlow Lite

Praxisorientierte Übungen zur Nutzung von TensorFlow Lite

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von AI-Anwendungen mit…

4 Tage
5 Termine

Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras

Nach Teilnahme an dieser Schulung kennen Sie sich mit den Konzepten von Machine Learning aus. Sie können diese mit eigenen Daten und frei verfügbaren Tools anwenden.

115 Teilnehmende bisher (28)

3 Tage
9 Termine

Intensivkurs Deep Learning mit TensorFlow Keras mit Praxisanwendungen

Ein zentrales Ziel des Intensivkurses "Deep Learning mit Praxisanwendungen " ist, dass Teilnehmende anhand der eingeübten Problemstellungen das grundlegende…

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Termin nach Wunsch

Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow

In dieser Schulung lernen Sie unterschiedliche Neuronale Netze und deren Performance bei klassischen Problemstellungen in der Bildverarbeitung mit Deep…

7 Teilnehmende bisher (6)

3 Tage
Termin nach Wunsch

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Schulung	Termine	Tage
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch	11 Termine	5 Tage
TensorFlow Hub: Nutzung vortrainierter Modelle für maschinelles Lernen	5 Termine	2 Tage
Einführung in TensorFlow Recommenders: Leistungsstarke Empfehlungssysteme	5 Termine	3 Tage
Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)	5 Termine	3 Tage
TensorFlow.js für maschinelles Lernen	5 Termine	2 Tage
TSNE, PCA und UMAP mit TensorFlow Embedding Projector	5 Termine	2 Tage
Überblick über Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch)	8 Termine	2 Tage
Nutzung von Edge TPU, IoT-Geräten und mobilen Geräten mit TensorFlow Lite	5 Termine	4 Tage
Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras	9 Termine	3 Tage
Intensivkurs Deep Learning mit TensorFlow Keras mit Praxisanwendungen	Termin nach Wunsch	5 Tage
Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow	Termin nach Wunsch	3 Tage

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Kundenbewertungen

4/5

Bitte noch einen Praxistag hinzufügen!

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Stuttgart | Nils Ziegenspeck (Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung)

5/5

Erwartungen wurden in jeder Hinsicht voll erfüllt.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Dortmund | Markus Lüttge (NORDWEST Handel AG)

5/5

Ein weiterführender Kurs mit Praxis Teil wäre super

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Köln | Jan Brinkhoff (Berufsgenossenschaft Energie Textil Elektro)

5/5

Die Organisation, der Aufbau der Räumlichkeit sowie die Arbeitsumgebung sind hervorragend gewesen. Die Unterlagen in digitaler Form sowie das zur Verfügungsstellen eines Nachschlagewerks verfestigen die Lehrinhalte nachhaltig.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Koblenz | Sebastien Duong (Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik)

5/5

Ist weiterzuempfehlen. jedoch gerne noch einen Praxistag

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Bad Schwalbach | Deniz Desik (Desik, Deniz)

5/5

Erwartungen wurden voll erfüllt.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Leverkusen | Julian Pleines (Bayer Business Services GmbH)

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