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Schulung Grid.ai: Dynamische Infrastruktur für Deep-Learning-Projekte
Effizienzsteigerung durch automatisiertes Experiment-Management
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Unternehmen profitieren von schnelleren Entwicklungs- und Testphasen, da die Infrastruktur bedarfsgerecht skaliert wird. Lange Wartezeiten auf Rechenressourcen entfallen, sodass Data-Science-Teams rasch auf neue Daten und Anforderungen reagieren können. Gleichzeitig sorgt die automatisierte Verwaltung von Checkpoints, Monitoring und Alarmen für eine höhere Zuverlässigkeit im Produktiveinsatz. Dies führt zu geringeren Betriebskosten, besserer Modellqualität und einem schnelleren Return on Investment in KI-Projekte.
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einer weiteren Deep Learning Schulung aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Nach Abschluss des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Grid.ai effizient einzusetzen, um umfangreiche Deep-Learning-Experimente zu orchestrieren und zu skalieren. Sie verstehen die wichtigsten Konzepte wie Ressourcenverwaltung, automatisches Checkpointing und Hyperparameter-Tuning. Darüber hinaus können sie Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen berücksichtigen und Grid.ai in bestehende ML-Prozesse integrieren.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure, DevOps-Verantwortliche und Entscheidungsträger, die umfangreiche KI-Projekte und Deep-Learning-Workloads effizient skalieren möchten. Grundkenntnisse in Python, gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) und Cloud-Computing sind hilfreich
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| 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 (via DHL). 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 |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen via DHL zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| 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. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| 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 via DHL 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
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Funktionen und Stärken
- Bereitstellung einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur für Deep-Learning-Workloads
- Automatisiertes Experiment-Management zur Steigerung der Produktivität im ML-Bereich
- Effiziente Verteilung großer Trainingsjobs und dynamische Ressourcenanpassung
- Grid.ai vs. klassische On-Premise-Lösungen
- Flexibilität und schnelle Skalierbarkeit vs. hardwaregebundene Kapazitätsgrenzen
- Grid.ai vs. Public-Cloud-Anbieter (z. B. AWS, Azure, GCP)
- Fokus auf Machine Learning und automatisches Ressourcenmanagement vs. generische Cloud-Dienste
- Grid.ai vs. andere MLOps-Tools (z. B. Valohai, Kubeflow)
- Unterschiede in Benutzerfreundlichkeit, Integrationsfähigkeit und Abstraktionsebene
- Wann Grid.ai die beste Wahl ist
- Ideal für Teams, die komplexe Deep-Learning-Experimente einfach skalieren möchten
- Geeignet für Unternehmen, die eine schnelle, automatisierte Infrastruktur ohne großen DevOps-Overhead benötigen
- Plattformübersicht
- Zentrale Module (z. B. Session-Konfiguration, Cluster-Management, Dashboard)
- Grundlegende Navigation und Nutzung der Weboberfläche oder CLI-Tools
- Installation und Einrichtung
- Systemanforderungen (z. B. Python-Version, erforderliche Bibliotheken)
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung einer Grid.ai-Umgebung (z. B. per CLI)
- Grundlegende Konzepte
- Automatisiertes Hochfahren von GPU- oder TPU-Knoten für Trainingsjobs
- Checkpointing, Versionierung und Hyperparameter-Suche
- Datenmanagement
- Laden großer Datensätze aus Cloud-Speichern (z. B. S3, GCS)
- Einbindung in bestehende Datenpipelines, automatische Synchronisation
- Ziel der Übung
- Entwicklung eines grundlegenden Setups, das die Kernfunktionen von Grid.ai demonstriert
- Projektbeschreibung
- Starten eines Beispiel-Neural-Network-Trainings (z. B. Image Classification) auf einer GPU-Instanz
- Durchführung
- Installation und Konfiguration der Grid.ai-CLI
- Upload des Projektcodes und Datensätze, Starten eines Trainingsjobs per Terminal oder Dashboard
- Erstes Monitoring der Metriken und Checkpoints
- Ergebnisse
- Ein funktionsfähiges ML-Projekt, das Trainingsläufe in der Cloud durchführt
- Tools: Grid.ai-Webinterface, CLI, Visualisierung z. B. via TensorBoard
- Erweiterte Datenintegration
- Anbindung weiterer Datenquellen (z. B. Data Lakes, Enterprise Data Warehouses)
- Verwendung von ETL-Tools oder APIs zur kontinuierlichen Datenaktualisierung
- Erweiterte Analyseansätze
- Parallelisierung vieler kleinerer Experimente, verteiltes Training oder Mixed Precision
- Einsatz von automatisiertem Hyperparameter-Tuning
- Best Practices im Projektmanagement
- Planung und Umsetzung von Integrationsprojekten mit Grid.ai in bestehende ML-Workflows
- Umgang mit größeren Entwicklungsteams und mehreren Data-Science-Projekten gleichzeitig
- Ziel der Übung
- Erstellung einer umfassenden ML-Pipeline, die automatisiertes Training, Evaluierung und ggf. Deployment umfasst
- Projektbeschreibung
- Ein System, das kontinuierlich Daten bezieht, Modelle trainiert und bei entsprechender Performance automatisch bereitstellt
- Durchführung
- Integration zusätzlicher Workflow-Elemente (z. B. Evaluierungs-Skripte, Alerts, Model Registry)
- Einsatz von Grid.ai zur Koordination mehrerer parallel ablaufender Trainingsjobs
- Einrichtung von Benachrichtigungen und automatisierten Berichten (z. B. Performance-Summary)
- Ergebnisse
- Eine erweiterte ML-Pipeline, die skalierbar und durchgehend automatisiert abläuft
- Forschung und Entwicklung
- Beschleunigte Experimente in Data-Science-Teams, weniger Wartezeiten auf Hardwarekapazitäten
- Nutzung von ML-basierter Simulation, Modellierung und Prototyping
- Produktion und Monitoring
- Kontinuierliches Retraining von Modellen anhand neuer Daten, automatisierte Updates in Produktionsumgebungen
- Überwachung von Model Drift, Performance-Einbrüchen oder Anomalien
- Marketing und Customer Analytics
- Skalierter Einsatz von Customer-Journey-Modellen, Predictive Analytics, Personalisierung
- Flexible Anpassung von Rechenressourcen für saisonale Lastspitzen (z. B. Kampagnen)
- Weitere Anwendungsbereiche
- Optimierung von Geschäftsprozessen, Decision-Support-Systeme, KI-gestützte Automatisierung
- Datenschutzrichtlinien
- Einhaltung von DSGVO, HIPAA oder anderen relevanten Normen bei der Verarbeitung sensibler Daten
- Sicherheitsmaßnahmen
- Verschlüsselung von Daten, Zugriffsbeschränkung auf Cluster und Model-Artifacts
- Best Practices: Schlüsselmanagement, Netzwerk-Segmente, Firewall- und VPN-Lösungen
- Ethische Überlegungen
- Verantwortungsbewusster Umgang mit Modellen, die auf persönlichen oder sensiblen Daten basieren
- Risikobewertung bei automatisierten Entscheidungen (z. B. in Kreditvergabe oder Diagnostik)
- Effektive Methoden und Ansätze zur Nutzung von Grid.ai
- Lessons Learned: Herausforderungen und Lösungen bei Implementierung und Modelltraining
- Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung von MLOps-Prozessen und Team-Kollaboration
- Neue Entwicklungen und Trends
- Kommende Features im Grid.ai-Ökosystem, z. B. verbesserte Multi-Cloud-Fähigkeiten
- Bedeutung von AutoML, Edge-Inferencing und GPU/TPU-Optimierungen
- Integration mit weiteren Technologien
- Einsatz von Containerisierung (Docker, Kubernetes) und Infrastructure as Code
- Cross-Cloud-Szenarien und Hybrid-Deployments
- Weiterentwicklung und Support
- Community, Foren, Dokumentation und direkter Grid.ai-Support
- Regelmäßige Updates und Roadmap-Ankündigungen
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 | |
|---|---|---|---|
| 2026 | |||
| 26.01.-29.01.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 30.03.-02.04.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 01.06.-04.06.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 03.08.-06.08.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 05.10.-08.10.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
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 via DHL zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 26. Jan. - 29. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Mär. - 02. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 01. Jun. - 04. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 03. Aug. - 06. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 05. Okt. - 08. Okt. ✓ 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
Die Seminare der GFU finden in angenehmer Atmosphäre statt und sind perfekt organisiert. Profitieren Sie von dem Rundum-Service der GFU!
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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Stornierung bei offenen Seminaren kostenfrei bis einen Tag vor Schulungsbeginn.
Unsere Techniker sind immer zur Stelle, egal ob online oder vor Ort.