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Schulung Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch

5 Tage / S2571
12 Teilnehmende bisher

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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

Beschreibung

Deep Learning (DL) ist ein sich schnell entwickelnder Bereich der Künstlichen Intelligenz, der erstaunliche Ergebnisse bei der Ausführung von Aufgaben gezeigt hat, die traditionell nur von Menschen gut ausgeführt werden. Beispiele für solche Aufgaben sind die Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung z. B. bei der medizinischen Bilderkennung, Text- und Spracherkennung im Vertrieb, bei der IT-Datensicherheit oder beim Monitoring von Finanztransaktionen. Diese Methoden kommen auch zum Einsatz bei der Bildklassifizierung, der Erstellung von Bildbeschreibungen in natürlicher Sprache, der Übersetzung in andere Sprachen sowie der Umwandlung von Sprache in Text und von Text in Sprache. Das Ziel von Deep Learning ist es, Computer in die Lage zu versetzen, komplexe Aufgaben zu lösen beispielsweise Tumore auf einem MRT-Bildschirm zu erkennen, Menschen oder Gegenstände in einem Video zu identifizieren, Texte zu interpretieren und zusammenzufassen. Deep-Learning-Modelle können im Vergleich zu anderen Ansätzen des maschinellen Lernens bessere, schnellere, kostengünstigere und wertvollere Vorhersagen liefern. Vorhersagemodelle (z. B. Bedarfsprognosen), die auf tiefen künstlichen neuronalen Netzen basieren, können nichtlineare Beziehungen erkennen und komplexe Muster herausfinden.

Noch nicht das, was Sie suchen? Wir haben bestimmt einen passenden Deep Learning Kurs für Sie im Seminarportfolio.

Schulungsziel

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
 
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieser Kurs richtet sich an angehende Deep-Learning-Ingenieur:innen (Informatiker:innen, Software-Ingenieur:innen), die sich mit den Bausteinen von Deep Learning vertraut machen wollen. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Neuronaler Netze oder maschinelles Lernen erforderlich. Eine gewisse Vertrautheit mit linearer Algebra und Python-Programmierung wird vorausgesetzt.

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

Teilnahmebescheinigung

Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
5 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

Das Spektrum der Themen deckt die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behandelt:
  •  Künstliche Neuronale Netze (ANN)
    • Backpropagation, Regularisierung
    • Stochastischer Gradientenabstieg, verschiedene Optimierer
  • Faltungsneuronale Netze (CNNs) 
    • MAX Pooling, CNN Architekturen
  • Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), GRUs, LSTMs
    • Sequenzanalyse, Sprachmodelle
  • Seq2Seq
    • Encoder-Decoder
  • Transformer (BERT, T5, GPT2) und Vision Transformer
    • Attention, Transfer Learning und Fine Tuning 
    • Worteinbettungen jenseits von word2vec und GloVe
  • Autoencoder, Variations-Autoencoder (VAE)
  • Siamesische Netzwerke in Pytorch
  • Generative Modelle
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Deepfake
 
Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Umsetzung von Projekten. In den folgenden Modulen werden die Programme (Python) auf Basis Tensorflow bzw. Pytorch mit der API Keras entwickelt:
  • Computer Vision (Bildverarbeitung)
    • Gesichtserkennung (Alter, Geschlecht, Emotionen, Ethnizität)
    • Lagebestimmung von Objekten auf Bild- bzw. Videodaten 
    • Erkennen von Objekten auf Kamerabildern, um so z.B. eine Sortierung zu ermöglichen
    • Analyse und Diagnose anhand medizinischer Scans 
    • Erkennen von Anomalien oder visuellen Defekten während eines Produktionsprozesses
    • GAN-basierte Bild- und Videoeinfärbung
    • Textuelle Beschreibungen von Bildern 
    • IOT: Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) 
    • IOT: Erkennen von Anomalien oder visuellen Defekten während eines Produktionsprozesses
 
  • Natural Language Processing (Textverarbeitung)
    • Automatische Übersetzung von Texten
    • Textzusammenfassungen (extraktive und abstraktive)
    • Automatische Beantwortung von Fragen
    • Stimmungsanalyse (Sentiment) von Texten
    • Chatbot
 
  • Zeitreihenanalyse (Prognose) als Deep Learning Problem
    • Vorhersage von multivariaten Zeitreihen mit RNNs
    • Beispiele: Bedarfsprognose, Regenvorhersage, COVID-19, Algorithmic Trading

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

Weiterbildung Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch

TerminOrtPreis
02.09.-06.09.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 3.090,00
Köln / Online 3.090,00 Buchen Vormerken
02.12.-06.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 3.090,00
Köln / Online 3.090,00 Buchen Vormerken
10.02.-14.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 3.090,00
Köln / Online 3.090,00 Buchen Vormerken
31.03.-04.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 3.090,00
Köln / Online 3.090,00 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

Über das Seminar
5/5

Sehr umfangreiche Unterlagen und ausführliche Beispiele. Sehr kompetent und angenehme Persönlichkeit


Über die GFU
5/5

Tolle Betreuung, Snack und Getränkeauswahl.

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Sehr umfangreicher Kurs, der mir Einblick in die Materie gegeben hat und mich in die Lage versetzt selbst weiter zu vertiefen wo es interessant/relevant wird.
Ich hätte etwas mehr Tiefgang/Details bei den Übungen gewünscht, aber ich sehe ich ein, dass das Thema in dieser Breite sehr umfangreich und komplex ist, das war mir vor dem Kurs nicht klar.
Die Verteilung der Übungsmaterialien war recht umständlich und hat viel von der kostbaren Zeit gekostet.


Über die GFU
5/5

Perfekt organisiert und betreut. Verpflegung und Shuttle war sehr angenehm.

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Gearbeitet wurde auf den Firmen Notebooks und Vorwiegend online im Google Colab. Locales Ausführen der Beispiele ist teilweise nicht möglich, die Rechenzeit ist einfach zu lang.
Meine Erwartungen vom Seminar wurden übertroffen. . Sehr gutes Seminar, mit viel Grundlagen die sehr straff in die 5 Tage gepackt werden. Die Beispiele sollten Vorher verteilt werden/an einer Zentralen Stelle zum Download angeboten werden. Viele Fragen konnten vom Trainer beantwortet werden, auf tiefer gehende Fragen, z.b. wie es am Ende zum außerhalb der Jupyter Notebooks genutzt werden kann sind kein Inhalt und werden auch nicht beantwortet. Es sind allerdings wichtige Grundlagen. Tiefe Python Kenntnisse sind nicht notwendig.


Über die GFU
5/5

Es wurde auf eine sehr gute Verpflegung gesetzt, das Mittagessen findet in der Kantine der Tüv Rheinland GmBH statt. Ansonsten ist für das Leibliche wohl gesorgt.

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Das Seminar hat meine Erwartungen übertroffen. Insgesamt ein ideales Grundlagen-Seminar mit einer sehr breiten Themenabdeckung und anschaulichen Beispielen. Die Struktur des Seminars war so aufgebaut, dass ich ohne jegliche Vorkenntnisse ein gutes Verständnis für Deep Learning aufbauen konnte. Der Lerninhalt wurde auf die 5 Tage gut aufgeteilt mit einem ausgeglichenen Mix aus Theorie und praktischen Übungen. Die Codebeispiele mit praktischen Anwendungen waren äußerst hilfreich um die verschiedenen Netze besser verstehen zu können. Auch die Herausforderung der Datenaufbereitung wurde anhand von verschiedenen Beispielen sehr verständlich erklärt. Der Trainer wirkte durchgehend kompetent und ging auf meine Fragen jederzeit ein. Lediglich das Teilen der Codebeispiele war teilweise aufgrund der Datenmenge umständlich und zeitaufwendig und sollte in Zukunft den Teilnehmern vorab zugänglich werden.


Über die GFU
5/5

Anmeldeprozess und Kommunikation waren super. Seminarunterlagen und Paket mit Brain-Food/Süßigkeiten für Online-Teilnahme wurden vorab zugeschickt.

Tobias J.
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
  • 02. Sep. - 06. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Dez. - 06. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 10. Feb. - 14. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 31. Mär. - 04. Apr. ✓ 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
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

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

Parkplätze
Parkplätze

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

131.198
TEILNEHMENDE
2.950
SEMINARTHEMEN
32.473
DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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