TensorFlow – Fortgeschrittenenkurs richtet sich an KI- und Data-Science-Experten, die ihre Fähigkeiten stärken und die erweiterten Möglichkeiten eines der am weitesten verbreiteten Frameworks für maschinelles Lernen und Deep Learning erkunden möchten. Dieses Programm betont die praktische Anwendbarkeit von TensorFlow in komplexen Szenarien und konzentriert sich auf Leistung, Skalierbarkeit und Integration in Produktionsumgebungen.
Im Laufe des Kurses lernen Sie, wie Sie entwickeln, optimieren und implementieren komplexe Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle, mit fortgeschrittenen Trainings- und Bewertungstechniken. Sie werden Methoden entdecken, Optimierung der Modellleistung, indem Hyperparameter angepasst und Tuning-Algorithmen verwendet werden, um genauere und stabilere Ergebnisse zu erzielen.
Ein wichtiges Kapitel ist auch Verwaltung umfangreicher Daten, wo Sie lernen, mit riesigen Datensätzen zu arbeiten, Vorverarbeitungs- und Erweiterungstechniken anzuwenden und Speicher- und verteilte Verarbeitungslösungen zu integrieren.
Der Kurs befasst sich auch mit der Integration von TensorFlow in Produktionspipelines, die den Teilnehmern das nötige Wissen für die Implementierung von unternehmensweiten Modellen mit Überwachung, Versionierung und kontinuierlichen Updates vermitteln. Ebenfalls enthalten sind Best-Practice-Beispiele für die Integration mit modernen Orchestrierungstools wie Kubernetes und TensorFlow Serving.
Am Ende des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage, Machine Learning- und Deep Learning-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen skalierbar, optimiert und produktionsbereitund tragen dazu bei, die digitale Transformation in ihren Organisationen zu beschleunigen.
- Erfahrene Entwickler und Ingenieure für maschinelles Lernen
- Datenwissenschaftler, die mehr über TensorFlow erfahren möchten
- IT-Experten implementieren skalierbare KI-Lösungen
- Erweiterte Optimierung und Feinabstimmung von TensorFlow-Modellen
- Fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken
- Verwalten der Trainingsverteilung und Parallelisierung
- Integration von TensorFlow in CI/CD- und Produktionspipelines
- Solide Kenntnisse der TensorFlow-Grundlagen
- Praktische Erfahrung mit maschinellem Lernen
- Optimierung von TensorFlow-Modellen
- Fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken
- Verteiltes Training und Parallelisierung
- Integration von TensorFlow in die Produktion
- DevOps Artisan – TensorFlow-Grundlagen
- DevOps Artisan – Fortgeschrittenes maschinelles Lernen
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