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Schulung Entwicklung von Deep Learning Projekten mit NVIDIA DIGITS

Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung und Optimierung von Deep Learning Modellen

3 Tage / S4336

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

NVIDIA DIGITS bietet eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Plattform für das Training und die Evaluierung von Deep Learning-Modellen. Mit seiner intuitiven grafischen Benutzeroberfläche, der Unterstützung für mehrere Frameworks und der Fähigkeit zur Echtzeit-Visualisierung und -Evaluierung ist DIGITS besonders nützlich für Anwender, die in der Bildverarbeitung arbeiten oder neu im Bereich des Deep Learning sind. Unternehmen und Entwickler, die eine effiziente und beschleunigte Plattform für das Deep Learning suchen, werden von den Funktionen und der Leistungsfähigkeit von NVIDIA DIGITS erheblich profitieren.

Durchstöbern Sie auch unsere anderen Deep Learning Weiterbildungen.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, NVIDIA DIGITS effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Deep Learning Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Modelle optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Deep Learning Projekte zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an IT-Fachkräfte, Entwickler, Datenwissenschaftler, Ingenieure und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Beschleunigung ihrer Deep Learning Anwendungen suchen. Grundkenntnisse in der Programmierung und grundlegende IT-Kenntnisse sind erforderlich.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
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
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
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.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am 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.

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

-
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


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Einführung in NVIDIA DIGITS: Überblick und Bedeutung
    • Was ist NVIDIA DIGITS und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: DIGITS als Deep Learning Training System.
      • Vorteile von DIGITS: Benutzerfreundliche Schnittstelle, Visualisierung von Daten und Trainingsergebnissen.
      • Anwendungsbereiche: Einsatz in Bildklassifizierung, Objekt-Detektion, Bildsegmentierung und mehr.
    • Unterschiede und Vorteile von NVIDIA DIGITS im Vergleich zu anderen Deep Learning Frameworks
      • Vergleich mit TensorFlow, PyTorch und Caffe: Stärken und Schwächen.
      • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Netzwerke und Datentypen.
      • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Weboberfläche und leistungsstarke Funktionen.
    • Architektur und Kernkomponenten von NVIDIA DIGITS
      • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
      • Funktionalitäten: Datenvorbereitung, Training, Validierung und Visualisierung.
      • Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
  • Installation und Einrichtung von NVIDIA DIGITS
    • Systemanforderungen und notwendige Hardware
      • Grundvoraussetzungen: Notwendige Hardware und Software.
      • Auswahl der richtigen GPU: Vergleich von NVIDIA GPUs.
      • Installation von NVIDIA DIGITS: Installation auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, Windows).
    • Erste Schritte mit NVIDIA DIGITS
      • Einführung in die DIGITS-Benutzeroberfläche: Grundlegende Navigation und Funktionen.
      • Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Installation und Konfiguration von DIGITS.
      • Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
    • Programmierung und erste Anwendungen
      • Einführung in Deep Learning mit DIGITS: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zu anderen Systemen.
      • Erstellung und Ausführung einfacher Deep Learning Modelle
        • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Dateneingabe bis zur Modellerstellung.
        • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Datenverarbeitungsschritten und Netzwerkarchitekturen.
      • Debugging und Monitoring: Nutzung von DIGITS-Dashboards und Logs.
  • Grundlegende Konzepte der Deep Learning Modellierung mit DIGITS
    • Datenvorbereitung und -zugriff
      • Datenarten: Bilder, Texte, Videos und mehr.
      • Datenzugriffsmuster: Optimierung von Lese- und Schreibzugriffen.
      • Datenvorbereitungsprozesse: Nutzung von Datenaugmentation und Vorverarbeitung.
    • Netzwerkarchitekturen und -training
      • Nutzung vorgefertigter Modelle: Implementierung und Anpassung.
      • Training eigener Modelle: Konfiguration und Ausführung von Training-Sessions.
      • Validierung und Hyperparameter-Tuning: Optimierung des Trainingsprozesses.
    • Performance-Optimierung
      • Profiling und Analyse: Identifikation von Engpässen.
      • Optimierungstechniken: Nutzung von GPUs, Batch Size und Learning Rate Anpassungen.
      • Best Practices: Strategien zur Maximierung der Modellauslastung.
  • Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen Deep Learning Modells
    • Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden Modells zur Bildklassifizierung
      • Projektbeschreibung: Entwicklung eines Modells zur Klassifizierung von Bildern.
      • Anforderungen: Nutzung von NVIDIA DIGITS und grundlegender Modellarchitekturen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Datensatzes: Initialisierung und Konfiguration.
      • Implementierung des Modells: Nutzung von vorgefertigten Architekturen und Training des Modells.
      • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Datenaugmentation und Hyperparameter-Tuning.
    • Tools: NVIDIA DIGITS, CUDA, cuDNN
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertiges Modell: Präsentation des Modells und der ersten Ergebnisse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte Funktionen und Techniken in NVIDIA DIGITS
    • Fortgeschrittene Netzwerkarchitekturen
      • Implementierung komplexer Modelle: Nutzung von ResNet, VGG, Inception und mehr.
      • Optimierung von Modellen: Hyperparameter-Tuning und Modell-Optimierung.
      • Nutzung von Transfer Learning: Anpassung vortrainierter Modelle.
    • Anwendungsfälle und spezialisierte Modelle
      • Bildsegmentierung: Implementierung und Training von Segmentierungsmodellen.
      • Objekt-Detektion: Nutzung von YOLO, Faster R-CNN und anderen Architekturen.
      • Text- und Sprachverarbeitung: Implementierung von Modellen zur Textklassifizierung und Spracherkennung.
    • Interoperabilität und Multi-GPU-Training
      • Multi-GPU-Training: Nutzung mehrerer GPUs zur Beschleunigung des Trainingsprozesses.
      • Interoperabilität mit anderen Deep Learning Frameworks: Integration mit TensorFlow und PyTorch.
      • Skalierung und Verteilung: Verteiltes Training und Nutzung von Cloud-Umgebungen.
  • Integration von NVIDIA DIGITS in bestehende Workflows
    • Integration in Python und andere Sprachen
      • Nutzung von Python-Skripten zur Automatisierung von DIGITS-Prozessen.
      • Integration in bestehende Python-Workflows: Nutzung von Jupyter Notebooks.
      • Nutzung von GPU-Beschleunigung in Anwendungen.
    • Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
      • Nutzung von GPUs in der Datenanalyse: Beschleunigung von Analyse-Workflows.
      • Wissenschaftliches Rechnen: Nutzung von GPUs in Simulations- und Modellierungsanwendungen.
      • Beispielprojekte: Erfolgreiche Implementierungen und deren Ergebnisse.
    • Sicherheit und Fehlerbehebung
      • Sicherheitsaspekte im GPU-Computing: Datenschutz und sichere Programmierung.
      • Fehlersuche und Debugging: Nutzung von Debugging-Tools und Techniken.
      • Best Practices: Strategien zur Sicherstellung robuster und sicherer Anwendungen.
  • Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen Deep Learning Anwendung
    • Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Deep Learning Anwendung zur Bildsegmentierung
      • Projektbeschreibung: Erstellung eines Modells zur Segmentierung medizinischer Bilder.
      • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Datenverarbeitungstechniken und Netzwerkarchitekturen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Datensatzes: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
      • Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Datenvorbereitung und Nutzung von Transfer Learning.
      • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
    • Tools: NVIDIA DIGITS, CUDA, cuDNN
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.

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.

Weiterbildung Entwicklung von Deep Learning Projekten mit NVIDIA DIGITS

TerminOrtPreis
30.09.-02.10.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
02.12.-04.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
03.02.-05.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
07.04.-09.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
10.06.-12.06.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • 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:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. 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
  • 30. Sep. - 02. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Dez. - 04. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Feb. - 05. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 07. Apr. - 09. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 10. Jun. - 12. Jun. ✓ 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
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
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Verpflegung
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Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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TEILNEHMENDE
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SEMINARTHEMEN
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