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Schulung Recurrent Neural Networks (RNNs) - Grundlagen

Erweiterte RNN-Architekturen: LSTMs und GRUs

2 Tage / S4263

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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

Beschreibung

Recurrent Neural Networks (RNNs) sind ein leistungsfähiges Werkzeug für die Verarbeitung und Analyse von sequenziellen Daten. Ihre Fähigkeit, zeitliche Abhängigkeiten zu erkennen und zu nutzen, macht sie ideal für Anwendungen in der Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse, Spracherkennung und Videosequenzanalyse. Trotz der Herausforderungen, die mit dem Training und der Nutzung von RNNs verbunden sind, bieten spezialisierte Varianten wie LSTMs und GRUs effektive Lösungen, die ihre Anwendung in vielen Bereichen ermöglichen. RNNs bleiben eine wesentliche Technologie im Bereich des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz.
Die Teilnehmenden lernen die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von Recurrent Neural Networks (RNNs) kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in RNNs, grundlegende Konzepte und Architektur, Datenverarbeitung und Datasets, erweiterte RNN-Architekturen, Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning sowie Modellbereitstellung und -export. Praktische Übungen helfen den Teilnehmenden, das Gelernte direkt umzusetzen und ihre Fähigkeiten in der Nutzung von RNNs zu verbessern.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, RNNs effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu entwickeln, die Geschäftsprozesse verbessern, Sicherheitsmaßnahmen implementieren und die Sequenzverarbeitung optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Sequenzverarbeitung optimieren.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Machine Learning Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Recurrent Neural Networks erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung und maschinellem Lernen sind nützlich

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
2 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 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Überblick über RNNs: Was sind sie und warum sind sie wichtig?
    • Hauptmerkmale und Vorteile von RNNs im Vergleich zu traditionellen neuronalen Netzwerken.
    • Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von RNNs (z.B. Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse).
  • Grundlagen der RNN-Architektur
    • Grundlegende Komponenten eines RNNs: Neuronen, Aktivierungsfunktionen, Rückkopplungsschleifen.
    • Verständnis der Funktionsweise von RNNs und ihrer Fähigkeit, zeitliche Abhängigkeiten zu modellieren.
    • Einführung in Varianten von RNNs: Vanilla RNNs, LSTMs (Long Short-Term Memory), GRUs (Gated Recurrent Units).
  • Installation und Einrichtung
    • Systemanforderungen und notwendige Software.
    • Installation von Python und relevanten Bibliotheken (z.B. TensorFlow, Keras, PyTorch).
    • Einrichtung der Entwicklungsumgebung (z.B. Jupyter Notebook, VSCode).
  • Datenverarbeitung und Datasets
    • Laden und Vorverarbeiten von Sequenzdaten mit Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.
    • Erstellung und Nutzung von Datasets für RNN-Modelle (z.B. Textdatenbanken, Zeitreihendaten).
    • Techniken zur Datenaugmentation und -normalisierung.
  • Praktische Übung 1: Einrichtung und grundlegende RNN-Operationen
    • Problemstellung : Einrichtung der Umgebung und Implementierung eines einfachen RNN zur Vorhersage von Zeitreihendaten.
    • Lösung :
      • Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung.
      • Implementierung eines einfachen RNN-Modells mit Keras oder PyTorch.
      • Training und Evaluierung des Modells mit einem einfachen Zeitreihendatensatz.
      • Tool : Jupyter Notebook, TensorFlow/Keras oder PyTorch.
      • Ergebnis : Ein trainiertes RNN-Modell zur Vorhersage von Zeitreihendaten.
  • Erweiterte RNN-Architekturen
    • Einführung in LSTMs und GRUs: Funktionsweise und Vorteile.
    • Verständnis der Unterschiede zwischen Vanilla RNNs, LSTMs und GRUs.
    • Implementierung und Training erweiterter RNN-Modelle.
  • Hyperparameter-Tuning und Optimierung
    • Techniken zur Hyperparameter-Optimierung (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
    • Nutzung von Tools zur Hyperparameter-Tuning (z.B. Optuna, Keras Tuner).
    • Implementierung von Regularisierungstechniken wie Dropout und Layer Normalization.
  • Transfer Learning und Fine-Tuning
    • Einführung in Transfer Learning und seine Vorteile für RNNs.
    • Nutzung vortrainierter Modelle für spezifische Aufgaben.
    • Anpassung und Feintuning vortrainierter Modelle.
  • Modellbereitstellung und -export
    • Export von Modellen mit TensorFlow SavedModel und TorchScript.
    • Bereitstellung von RNN-Modellen für Inferenz in Produktionsumgebungen.
    • Implementierung von REST-APIs zur Bereitstellung von Modellen.
  • Praktische Übung 2: Implementierung und Training eines erweiterten RNN
    • Problemstellung : Implementierung und Training eines erweiterten RNN-Modells zur Textvorhersage.
    • Lösung :
      • Implementierung eines LSTM- oder GRU-Modells zur Textvorhersage mit Keras oder PyTorch.
      • Training des Modells und Evaluierung der Leistung.
      • Nutzung von Transfer Learning zur Verbesserung der Modellleistung.
      • Export und Bereitstellung des Modells mittels einer REST-API.
      • Tool : Jupyter Notebook, TensorFlow/Keras oder PyTorch, Flask (für REST-API).
      • Ergebnis : Ein trainiertes, optimiertes und bereitgestelltes RNN-Modell zur Textvorhersage.

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 Recurrent Neural Networks (RNNs) - Grundlagen

TerminOrtPreis
23.09.-24.09.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
25.11.-26.11.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
27.01.-28.01.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
27.03.-28.03.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
27.05.-28.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 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
  • 23. Sep. - 24. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Nov. - 26. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 27. Jan. - 28. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 27. Mär. - 28. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 27. Mai - 28. Mai ✓ 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.

132.534
TEILNEHMENDE
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SEMINARTHEMEN
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DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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