So meistern Sie die Funktionen von TensorFlow
TensorFlow ist eine komplexe Bibliothek, die eine Vielzahl an Funktionen bietet, die Ihnen bei Ihren Deep-Learning-Projekten helfen können. In diesem halbtägigen Online-Training mit den TensorFlow-Experten Moustapha Karaki und Philipp Braunhart lernen Sie, welche tiefergehenden Möglichkeiten Sie mit TensorFlow haben und wie Sie sie gewinnbringend einsetzen können.
Angefangen bei den verschiedenen Neuronale-Netz-Schichten der Bibliothek vermitteln die beiden anhand praktischer Beispiele, wie Sie Ihr Handling von Daten mit TensorFlow verbessern und wie Sie verschiedene Callback-Methoden in der Praxis einsetzen.
DAS KÖNNEN SIE LERNEN
Teil 1: TensorFlow im Detail
Im ersten Teil des Online-Trainings lernen Sie die verschiedenen Neuronale-Netz-Schichten sowie das Erstellen eigener Schichten in TensorFlow anhand praktischer Beispiele kennen. Wir vermitteln dabei Best Practices für die tägliche Arbeit, um die Vorteile der Bibliothek ausspielen zu können.
Teil 2: Daten-Pipelines und Callback-Methoden
Im zweiten Teil des Online-Trainings beschäftigen wir uns mit dem Handling von Daten und zeigen verschiedene Techniken, um das Handling zu verbessern. Darüber hinaus betrachten wir verschiedene Callback-Methoden im praktischen Einsatz.
Teil 3: Fragen und Antworten
Im letzten Teil klären wir Fragen, die während des Online-Trainings aufgekommen sind, und geben Tipps und Tricks für eigene Projekte.
IHRE EXPERTEN
Philipp Braunhart
Philipp Braunhart ist Data Scientist, Mitgründer von ingenio ai und studierter Physiker und IT-Ingenieur. Für und mit Kunden entwickelt er mit TensorFlow KI-Modelle für den direkten Einsatz in den Bereichen Bio-, Agrar- und Medizin-Technologie. Er ist TensorFlow-Nutzer der ersten Stunde und gibt sein Wissen gern in der Community weiter.
Moustapha Karaki
Moustapha Karaki ist Data Scientist, Mitgründer von ingenio ai und studierter Maschinenbauer und IT-Ingenieur. Derzeit unterstützt er KMUs in der Bio-, Agrar- und Medizinbranche bei ingenio ai und Großunternehmen in den Bereichen Automotive, Produktion und erneuerbare Energien bei IBM. Hierbei setzt er seit vielen Jahren fast täglich TensorFlow-Modelle ein.
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