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Schulung Einführung in TensorFlow Recommenders: Leistungsstarke Empfehlungssysteme

Grundlegende Konzepte der Empfehlungsoptimierung mit TensorFlow Recommenders

3 Tage / S4359

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
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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

TensorFlow Recommenders bietet eine leistungsstarke und flexible Plattform zur Entwicklung von Empfehlungssystemen. Durch die nahtlose Integration mit TensorFlow und die Unterstützung für eine Vielzahl von Empfehlungsalgorithmen und -methoden bietet die Bibliothek Entwicklern die Werkzeuge, um maßgeschneiderte und effiziente Empfehlungsmodelle zu erstellen. Trotz einiger Herausforderungen, wie der Komplexität und des Ressourcenbedarfs, stellt TensorFlow Recommenders eine ausgezeichnete Wahl für die Entwicklung moderner und skalierbarer Empfehlungssysteme dar.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von TensorFlow Recommenders kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in TensorFlow Recommenders, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Empfehlungs-Techniken, Integration in bestehende Systeme, Performance-Optimierung und Skalierung sowie Debugging und Sicherheit. Teilnehmende werden in die Lage versetzt, TensorFlow Recommenders effektiv zu nutzen, um leistungsstarke und skalierbare Empfehlungssysteme zu erstellen. Durch praxisorientierte Übungen und detaillierte Anleitungen erlangen sie die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Empfehlungssysteme zu entwickeln, erweiterte Funktionen zu implementieren, Sicherheitsfunktionen zu nutzen und ihre Anwendungen performant und benutzerfreundlich zu gestalten.

Verschaffen Sie sich einen Überblick über alle TensorFlow Kurse.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, TensorFlow Recommenders effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Empfehlungssysteme zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Empfehlungssysteme optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Empfehlungs-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, E-Commerce-Manager und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Erstellung und Optimierung von Empfehlungssystemen 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 TensorFlow Recommenders: Überblick und Bedeutung
    • Was ist TensorFlow Recommenders und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: TensorFlow Recommenders als spezialisierte Bibliothek für die Erstellung von Empfehlungssystemen.
      • Vorteile von TensorFlow Recommenders: Einfache Integration, Flexibilität und Leistungsfähigkeit.
    • Unterschiede und Vorteile von TensorFlow Recommenders im Vergleich zu anderen Recommender-System-Tools
      • Vergleich mit Surprise, LightFM und anderen: Stärken und Schwächen.
      • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Datenquellen und Modelle.
      • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive API und umfassende Dokumentation.
    • Architektur und Kernkomponenten von TensorFlow Recommenders
      • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
      • Funktionalitäten: Datenvorbereitung, Modellierung, Training und Evaluierung.
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow Recommenders
    • Systemanforderungen und notwendige Software
      • Grundvoraussetzungen: Notwendige Software und Hardware.
      • Installation von TensorFlow Recommenders: Schritt-für-Schritt-Anleitung für verschiedene Betriebssysteme (Linux, macOS, Windows).
    • Erste Schritte mit TensorFlow Recommenders
      • Einführung in die TensorFlow Recommenders-Benutzeroberfläche: Grundlegende Bedienung und Funktionen.
      • Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Nutzung von IDEs wie PyCharm und Jupyter Notebook.
      • Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
    • Erstellung und Verwaltung einfacher Empfehlungsmodelle
      • Einführung in die Nutzung von TensorFlow Recommenders: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zu anderen Tools.
      • Erstellung und Verwaltung einfacher Empfehlungsmodelle
        • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung.
        • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von benutzerdefinierten Modellen und Evaluierungsmethoden.
      • Debugging und Monitoring: Nutzung von TensorFlow-Diagnosetools und Visualisierungshilfen.
  • Grundlegende Konzepte der Empfehlungssysteme mit TensorFlow Recommenders
    • Datenvorbereitung und -verarbeitung
      • Aufbau und Struktur von Empfehlungsdaten: Nutzung der TensorFlow-Datasets-API.
      • Datenvorbereitungs-Management: Erstellung, Konfiguration und Verwaltung von Datenpipelines.
      • Best Practices: Strukturierung und Optimierung von Daten für Empfehlungssysteme.
    • Modellierung und Training
      • Einführung in Modellierungsansätze: Nutzung von TensorFlow Recommenders zur Erstellung von Modellen.
      • Training-Management: Implementierung und Nutzung von Trainingsverfahren.
      • Erweiterte Techniken: Nutzung von benutzerdefinierten Verlustfunktionen und Optimierern.
    • Evaluierung und Hyperparameter-Tuning
      • Einführung in Evaluierungsmethoden: Nutzung von TensorFlow Recommenders zur Bewertung von Modellen.
      • Konfiguration von Evaluierungsstrategien: Definition von Metriken und Bedingungen.
      • Erweiterte Techniken: Nutzung von Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation.
  • Praxisübung 1: Erstellung und Verwaltung eines einfachen Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
    • Ziel der Übung: Erstellung und Verwaltung eines grundlegenden Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
      • Projektbeschreibung: Entwicklung eines Systems zur Empfehlung von Filmen.
      • Anforderungen: Nutzung von TensorFlow Recommenders und grundlegender Empfehlungs-Funktionalitäten.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Modells: Initialisierung und Konfiguration.
      • Implementierung der Datenvorbereitung und des Trainings: Definition der Pipeline und Trainingsparameter.
      • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Evaluierung und Optimierung.
    • Tools: TensorFlow Recommenders, PyCharm/Jupyter Notebook
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertiges Empfehlungssystem: Präsentation des Modells und der ersten Ergebnisse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte Funktionen und Techniken in TensorFlow Recommenders
    • Fortgeschrittene Empfehlungs-Techniken
      • Erstellung komplexer Empfehlungssysteme: Nutzung von Advanced Patterns und Best Practices.
      • Nutzung von Erweiterungen und Plugins: Verbesserung der Empfehlungs-Kapazitäten.
      • Fehlerbehandlung und Logging: Implementierung von Fehler-Handling und Logging-Mechanismen.
    • Integration und Interoperabilität
      • Einführung in die Integration von TensorFlow Recommenders: Nutzung von TensorFlow zur Integration mit anderen Tools.
      • Implementierung von Import- und Exportfunktionen: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
      • Anwendungen: Einsatz in der Datenmigration und -synchronisation.
    • Performance-Optimierung und Skalierung
      • Einführung in Performance-Tuning: Nutzung von Optimierungstechniken zur Verbesserung der Empfehlungsleistung.
      • Monitoring und Analyse: Nutzung von Performance-Monitoring-Tools.
      • Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Qualität der Empfehlungssysteme.
  • Integration von TensorFlow Recommenders in bestehende Systeme
    • Integration in E-Commerce-Plattformen
      • Nutzung von TensorFlow Recommenders in Kombination mit Shopify, Magento und WooCommerce.
      • Automatisierung von Empfehlungs-Aufgaben: Nutzung von Skripten und APIs.
      • Datenvorbereitung und -bereinigung: Beste Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität.
    • Nutzung von TensorFlow Recommenders in Medien- und Content-Plattformen
      • Kombination von TensorFlow Recommenders mit Content-Management-Systemen wie WordPress und Drupal.
      • Automatisierte Empfehlungen: Erstellung von Plugins und Erweiterungen für CMS.
      • Anwendungen in der Praxis: Beispiele aus der Industrie und Forschung.
    • Deployment und Skalierung von TensorFlow Recommenders-Anwendungen
      • Deployment von Empfehlungssystemen: Nutzung von CI/CD-Pipelines und Container-Technologien.
      • Skalierung von Anwendungen: Nutzung von Cloud-Diensten und Load-Balancern.
      • Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Skalierbarkeit von TensorFlow Recommenders-Anwendungen.
  • Praxisübung 2: Erstellung eines komplexen Empfehlungssystems mit TensorFlow Recommenders
    • Ziel der Übung: Entwicklung eines umfassenden Empfehlungssystems mit erweiterten Funktionen
      • Projektbeschreibung: Erstellung eines Systems zur Empfehlung von Produkten in einem Online-Shop.
      • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Techniken und Integration von Performance-Optimierungen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Modells: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
      • Erweiterungen und Anpassungen: Implementierung von fortgeschrittenen Techniken, Monitoring und Performance-Optimierungen.
      • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
    • Tools: TensorFlow Recommenders, Docker, Kubernetes
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertiges Empfehlungssystem: 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 Einführung in TensorFlow Recommenders: Leistungsstarke Empfehlungssysteme

TerminOrtPreis
30.09.-02.10.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
02.12.-04.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
03.02.-05.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
07.04.-09.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
10.06.-12.06.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 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

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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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