Seminar TensorFlow 2.8.0 für die Bilderkennung

Seminar / Training TensorFlow 2.8.0 für die Bilderkennung

Grundlagen des maschinellen Lernens und rekursiver neuronaler Netze (RNN)

  • NN und RNN
  • Backpropagation
  • Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

TensorFlow-Grundlagen

  • Erstellen, Initialisieren, Speichern und Wiederherstellen von TensorFlow-Variablen
  • Einspeisen, Lesen und Vorladen von TensorFlow Daten
  • Wie man die TensorFlow-Infrastruktur zum Trainieren von Modellen im großen Maßstab verwendet
  • Visualisieren und Auswerten von Modellen mit TensorBoard

TensorFlow Mechanik 101

  • Tutorial Dateien
  • Vorbereiten der Daten
    • Herunterladen
    • Eingaben und Platzhalter
  • Den Graphen erstellen
    • Inferenz
    • Verlust
    • Trainieren
  • Das Modell trainieren
    • Der Graph
    • Die Sitzung
    • Schleife trainieren
  • Auswerten des Modells
    • Erstellen des Auswertungsgraphen
    • Auswertende Ausgabe

TensorFlow servieren

  • Einführung
  • Grundlegendes Serving-Tutorial
  • Fortgeschrittenes Serving-Tutorial
  • Serving Inception Model Tutorial

Faltungsneuronale Netze

  • Überblick
    • Ziele
    • Highlights des Tutorials
    • Modell-Architektur
  • Code-Organisation
  • CIFAR-10-Modell
    • Modell-Eingaben
    • Modell-Vorhersage
    • Modell-Training
  • Starten und Trainieren des Modells
  • Auswerten eines Modells
  • Trainieren eines Modells mit mehreren GPU-Karten¹
    • Platzieren von Variablen und Operationen auf Geräten
    • Starten und Trainieren des Modells auf mehreren GPU-Karten

Deep Learning für MNIST

  • Einrichten
  • MNIST-Daten laden
  • TensorFlow InteractiveSession starten
  • Erstellen eines Softmax-Regressionsmodells
  • Platzhalter
  • Variablen
  • Vorhergesagte Klasse und Kostenfunktion
  • Das Modell trainieren
  • Auswerten des Modells
  • Aufbau eines mehrschichtigen Faltungsnetzes
  • Initialisierung der Gewichte
  • Faltung und Pooling
  • Erste Faltungsschicht
  • Zweite Faltungsschicht
  • Dicht verknüpfte Schicht
  • Ausleseschicht
  • Trainieren und Auswerten des Modells

Erweiterte Verwendung

  • Threading und Warteschlangen
  • Verteiltes TensorFlow
  • Dokumentation schreiben und Ihr Modell teilen
  • Datenleser anpassen
  • Verwendung von GPUs
  • Manipulieren von TensorFlow-Modelldateien

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Öffentliche Schulung

Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.

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Inhausschulung

Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.

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Webinar

Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.

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Seminardetails

   
Dauer: 4 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis:

Öffentlich oder Live Stream: € 1.996 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.400 zzgl. MwSt.

Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Voraussetzungen: Python
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
 

Weitere Informationen unter +49 (0) 208 451 99 012

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Münster 4 Tage
Nürnberg 4 Tage
Köln 4 Tage
Wuppertal 4 Tage
Bremen 4 Tage
Berlin 4 Tage
Mainz 4 Tage
Erfurt 4 Tage
Darmstadt 4 Tage
Frankfurt 4 Tage
Paderborn 4 Tage
Essen 4 Tage
Konstanz 4 Tage
Freiburg 4 Tage
Potsdam 4 Tage
Flensburg 4 Tage
Leipzig 4 Tage
Hamm 4 Tage
Rostock 4 Tage
Hamburg 4 Tage
Luxemburg 4 Tage
Hannover 4 Tage
Stuttgart 4 Tage
Dresden 4 Tage
Madgeburg 4 Tage
Regensburg 4 Tage
Jena 4 Tage
Trier 4 Tage
München 4 Tage
Friedrichshafen 4 Tage
Kassel 4 Tage
Ulm 4 Tage
Münster 4 Tage
Nürnberg 4 Tage
Köln 4 Tage
Wuppertal 4 Tage
Berlin 4 Tage
Mainz 4 Tage
Erfurt 4 Tage
Bremen 4 Tage
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