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Schulung Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)

Leistungsstarke Modellentwicklung und Bereitstellung

3 Tage / S4226
Neues Seminar

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
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  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

Die Teilnehmenden lernen die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur effizienten Nutzung von TensorFlow Extended (TFX) kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in TFX, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Architektur, Erstellung und Verwaltung von TFX-Pipelines, erweiterte Komponenten und Customization, Integration und Automatisierung, Berichterstellung und Analyse, Best Practices und Sicherheitsmanagement, Skalierung, Monitoring und Optimierung. 
Teilnehmende werden in die Lage versetzt, TFX effektiv zu nutzen, um leistungsstarke und skalierbare Machine Learning-Pipelines zu entwickeln. Durch praxisorientierte Übungen und detaillierte Anleitungen erlangen sie die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Datenanalysen und Modellentwicklungen durchzuführen, Workflows zu automatisieren und Modelle zu skalieren, was zur Verbesserung der Effizienz und Qualität ihrer Machine Learning-Prozesse beiträgt.
TensorFlow Extended (TFX) ist eine umfassende Plattform für die Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von ML-Pipelines in Produktionsumgebungen. Mit einer Reihe spezialisierter Komponenten für Datenvalidierung, Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellanalyse und Bereitstellung bietet TFX eine robuste und skalierbare Lösung für den gesamten ML-Lebenszyklus. Im Vergleich zu anderen ML-Pipeline-Frameworks bietet TFX eine tiefere Integration mit TensorFlow und spezifische Werkzeuge für die Erstellung produktionsreifer ML-Pipelines. Dies macht TFX zu einer idealen Wahl für Unternehmen, die leistungsstarke und zuverlässige ML-Lösungen in großem Maßstab bereitstellen möchten.

Tauchen Sie tiefer ein mit einer weiteren Machine Learning Schulung aus unserem Seminarangebot.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, TFX effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Machine Learning-Pipelines zu entwickeln, ML-Workflows zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine Learning-Ingenieure, IT-Administratoren, Teamleiter und IT-Manager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von TFX erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und TensorFlow sind hilfreich.

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
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 Extended (TFX)
    • Überblick über TFX: Was ist TensorFlow Extended und warum ist es wichtig?
    • Hauptmerkmale und Vorteile von TFX im Vergleich zu anderen Machine Learning Plattformen.
    • Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von TFX.
  • Installation und Einrichtung
    • Systemanforderungen und notwendige Software.
    • Installation und Grundkonfiguration von TFX auf verschiedenen Plattformen (lokal, Cloud).
    • Überblick über die TFX-Benutzeroberfläche und Navigation.
  • Grundlegende Konzepte und Architektur
    • Überblick über die Architektur von TFX: Pipelines, Komponenten und Execution Context.
    • Einführung in die TFX-Komponenten: ExampleGen, Transform, Trainer, Evaluator, Pusher.
    • Verständnis des TFX-Workflow und der Datenflusssteuerung.
  • Erstellung und Verwaltung von TFX-Pipelines
    • Einrichtung einer einfachen TFX-Pipeline.
    • Nutzung von ExampleGen und Transform zur Datenvorbereitung.
    • Implementierung des Trainers zur Modellentwicklung.
  • Praktische Übung 1: Einrichtung einer einfachen TFX-Pipeline
    • Problemstellung: Implementierung einer einfachen TFX-Pipeline zur Datenvorbereitung und Modellentwicklung.
    • Lösung:
    • Erstellung einer neuen TFX-Pipeline.
    • Konfiguration von ExampleGen, Transform und Trainer.
    • Tool: Nutzung der TFX-Benutzeroberfläche und Jupyter Notebooks.
    • Ergebnis: Eine funktionsfähige TFX-Pipeline zur Datenvorbereitung und Modellentwicklung.
  • Erweiterte Komponenten und Customization
    • Nutzung von Evaluator und Pusher zur Modellbewertung und Bereitstellung.
    • Erstellung und Integration benutzerdefinierter Komponenten.
    • Nutzung von TFX-Plugins und Erweiterungen.
  • Integration und Automatisierung
    • Integration von TFX mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery und AI Platform.
    • Automatisierung von Machine Learning Workflows mit TFX.
    • Nutzung von Apache Beam und Dataflow zur Skalierung von TFX-Pipelines.
  • Berichterstellung und Analyse
    • Erstellung von Berichten zur Analyse der Modellergebnisse.
    • Nutzung von TensorBoard zur Visualisierung der Modellmetriken.
    • Analyse von Daten und Modellen zur Verbesserung der Modellleistung.
  • Best Practices und Sicherheitsmanagement
    • Best Practices für die Entwicklung und Verwaltung von TFX-Pipelines.
    • Sicherstellung der Datensicherheit und Einhaltung von Datenschutzrichtlinien.
    • Verwaltung von Benutzerrollen und Zugriffsrechten zur Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
  • Praktische Übung 2: Erweiterte TFX-Pipeline mit Evaluator und Pusher
    • Problemstellung: Implementierung einer erweiterten TFX-Pipeline mit Modellbewertung und Bereitstellung.
    • Lösung:
    • Konfiguration von Evaluator und Pusher.
    • Integration mit TensorBoard zur Visualisierung.
    • Tool: Nutzung der TFX-Benutzeroberfläche und Jupyter Notebooks.
    • Ergebnis: Eine erweiterte TFX-Pipeline mit Bewertungs- und Bereitstellungskomponenten.
  • Skalierung von TFX-Pipelines
    • Strategien zur Skalierung von TFX-Pipelines in Produktionsumgebungen.
    • Nutzung von Kubernetes und Kubeflow zur Orchestrierung von TFX-Pipelines.
    • Implementierung von CI/CD für Machine Learning Modelle mit TFX.
  • Monitoring und Fehlerbehebung
    • Nutzung von TFX-Tools zur Überwachung von Pipelines und Workflows.
    • Fehlerbehebung und Debugging von TFX-Pipelines.
    • Nutzung von Logs und Diagnosetools zur Problemanalyse.
  • Optimierung der Modellleistung
    • Techniken zur Optimierung der Datenvorbereitung und Modelltraining.
    • Nutzung von Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellleistung.
    • Implementierung von Model Retraining und Versionierung.
  • Integration von TFX mit TensorFlow Serving
    • Einführung in TensorFlow Serving.
    • Integration von TFX-Pipelines mit TensorFlow Serving zur Bereitstellung von Modellen.
    • Verwaltung und Skalierung von Model Serving Infrastrukturen.
  • Praktische Übung 3: Skalierung und Optimierung einer TFX-Pipeline
    • Problemstellung: Implementierung einer skalierbaren und optimierten TFX-Pipeline mit TensorFlow Serving.
    • Lösung:
    • Nutzung von Kubernetes zur Orchestrierung der Pipeline.
    • Integration mit TensorFlow Serving zur Bereitstellung des Modells.
    • Tool: Nutzung der TFX-Benutzeroberfläche, Kubernetes und TensorFlow Serving.
    • Ergebnis: Eine skalierbare und optimierte TFX-Pipeline mit Model Serving.

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 Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)

TerminOrtPreis
16.09.-18.09.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
25.11.-27.11.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
27.01.-29.01.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
31.03.-02.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
02.06.-04.06.2025
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
  • 16. Sep. - 18. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Nov. - 27. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 27. Jan. - 29. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 31. Mär. - 02. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Jun. - 04. 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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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
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SEMINARTHEMEN
32.487
DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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