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Schulung Entwicklung von Deep Learning Projekten mit NVIDIA DIGITS
Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung und Optimierung von Deep Learning Modellen
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.480,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
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 |
|
| 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. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm 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 | - | |
Buchen ohne Risiko
| 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 |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
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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.
- Was ist NVIDIA DIGITS und warum ist es wichtig?
- 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.
- Systemanforderungen und notwendige Hardware
- 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.
- Datenvorbereitung und -zugriff
- 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.
- Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden Modells zur Bildklassifizierung
- 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.
- Fortgeschrittene Netzwerkarchitekturen
- 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.
- Integration in Python und andere Sprachen
- 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.
- Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Deep Learning Anwendung zur Bildsegmentierung
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.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 13.01.-15.01.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 17.03.-19.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 19.05.-21.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 21.07.-23.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 22.09.-24.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- 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:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- 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
- 13. Jan. - 15. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 17. Mär. - 19. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 19. Mai - 21. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 21. Jul. - 23. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Sep. - 24. Sep. ✓ 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
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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