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Schulung Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)
Leistungsstarke Modellentwicklung und Bereitstellung
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 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
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 |
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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 | |
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 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.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 06.01.-08.01.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 10.03.-12.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 12.05.-14.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 14.07.-16.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 15.09.-17.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | 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
- 06. Jan. - 08. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 10. Mär. - 12. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 12. Mai - 14. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 14. Jul. - 16. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 15. Sep. - 17. 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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