Hersteller: Open Source

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Schulung für Einsteiger & Fortgeschrittene

Schulungszeiten

9:30 - 17:00 Uhr (8 x 45 Min)
In Absprache andere Zeiten möglich.

Zielgruppe

Programmierer, Mathematiker, Ingenieure die Interesse an KI (Künstlicher Intelligenz) / Deep Learning haben und das verbreitete Framework TensorFlow kennenlernen wollen.

Voraussetzung

Programmierkenntnisse in Python, englisch von Vorteil

Inklusivleistungen

    • WissensPiloten Zertifikat
    • Stift und Notizblock

Bei Schulungen in unseren Schulungszentren:

    • Mittagessen
    • kalte- und warme Getränke
    • Indiv. eingerichteter PC/Mac für jeden Teilnehmer

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Was Sie in Ihrer Schulung KI / Deep Learning Grundlagen mit Python und dem Framework TensorFlow lernen:

In dieser Schulung lernen Sie die Grundlagen von künstlicher Intelligenz (KI) kennen und erhalten einen Einblick in die Programmierung mit Python für den Einsatz in solchen Projekten. Sie lernen die Begriffe Machine Learning (ML), Deep Learning, KI, artificial intelligence (AI) und neuronale Netzwerke (neural networks) kennen. Sie erfahren, was es bei der Programmierung im Umfeld von KI und Deep Learning zu beachten gilt und welche Auswirkungen jede Zeile Code haben kann.

Und Sie lernen mit TensorFlow ein in Python geschriebenes Framework kennen und nutzen, das eine der führenden freie Programmierbibliotheken für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist.

Schulungsbeschreibung

Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (Ai) ist heutzutage allgegenwärtig. Vielen ist jedoch unklar, ob und wie künstliche Intelligenz (KI) im Geschäftsalltag selbst eingesetzt werden kann.  Und auch, ob man als kleines oder mittleres Unternehmen – oder als freier Entwickler – solche Lösungen bezahlen kann? Aber vielleicht gibt es auch OpenSource-Lösungen oder Tools, die man einsetzen kann?

Unsere Schulung beginnt mit einer Einführung und Definition der wichtigsten Grundlagen und Begrifflichkeiten: maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) oder im Englischen auch artificial intelligence (AI), neuronale Netzwerke (neural networks) und Deep Learning. Außerdem werden die verschiedenen Formen und Entwicklungsstufen der KI vorgestellt. Das Seminar stellt den prinzipiellen Aufbau eines neuronalen Netzwerks dar. Sie lernen, was geheimnisvolle und was tiefe Schichten sind. Was ist die Matrix, wie rechne und optimiere ich sie? Wieso benötige ich große Datenmengen (Big Data) für das Trainieren und Testen Ihres Netzwerks? Das Netzwerk soll eindimensionale gestrichelte, gepunktete und durchgezogene Linien unterscheiden.

Nachdem die Grundlagen geklärt sind, bringen wir mit TensorFlow ein das führende Framework im Bereich Deep Learning / Machine Learning zum Laufen, das professionelle Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erlaubt.
TensorFlow ist eine End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen und wurde vom Google Brain Team entwickelt und Ende 2015 veröffentlicht. Inzwischen ist es in der Version 2.9.0 angekommen und wird in Forschung und im Produktivbetrieb genutzt. Bekannte Applikationen, die TensorFlow einsetzen, sind die Google Spracherkennung oder auch die Google Suche.

Es wird die Installation und Nutzung der Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow und Ihren Funktionen für den Aufbau von Neuronalen Netzen gezeigt. Sie werden lernen, wie Sie TensorFlow verwenden können, um Ihre Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu speichern. Sie erfahren, worauf es bei der Arbeit mit TensorFlow ankommt und lernen Best Practice Ansätze für Ihre tägliche Arbeit.

Sie erhalten einen Einblick in die Nutzung der Keras API, um damit TensorFlow anzusteuern. Keras ist eine High-level-API für neuronale Netze die in Python geschrieben ist.
Und es werden weitere sinnvolle Bibliotheken und Erweiterungen dargestellt, so z.B. TensorBoard, um das erstellte Netz beim Lernen zu beobachten und dann zu optimieren.

Dazu beschäftigen wir uns mit der Datenaufbereitung, auch Modellierung genannt. Wir brauchen Trainingsdaten, mit denen die KI gefüttert wird. Ein anderer Teil der Daten dient zum Testen, ob die geschichteten Neuronen gelernt haben.

Und natürlich wird anhand von Beispielen und Übungen ein praktischer Lernerfolg hergestellt.

Schulungsinhalte KI / Deep Learning Grundlagen mit Tensorflow

Grundlagen und Begrifflichkeiten

  • maschinelles Lernen (ML)
  • künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen auch artificial intelligence (AI),
  • neuronale Netzwerke (neural networks)
  • Deep Learning
  • Narrow AI & Strong AI / AGI
  • Big Data
  • Grundlagen: Neuronen, Aktivitätslevel, Gewichte (weights)
  • Programmieren eines sehr einfachen Neuronalen Netzes mit JavaScript
  • Lernen, Gradientenfunktion
  • Backpropagation

 

TensorFlow

  • Installation von TensorFlow
  • Oberfläche und Grundlagen der KI Bibliothek Sammlung TensorFlow
    • Klassen und Funktionen
    • Modelle
    • Dateneingabepipelines
  • Nutzung der Keras API – Schnittstelle aus Python und R heraus
  • TensorFlow.js – Javascript Bibliothek zur Bereitstellung und Training von Modelle
  • Erstellen der ersten ML App
  • Datenaufbereitung / Modellierung
  • Bibliotheken und Erweiterungen
    • TensorBoard zur Visualisierung und Optimierung von Neuronalen Netzen
    • TensorFlow Hub zur Veröffentlichung  und Verwendung
    • TensorFlow Model Optimization Toolkit zur Optimierung
    • TensorFlow Grafiken – Bibliothek mit Computergrafikfunktionen
  • Opitmierungsansätze für Projekte
  • Beispiele und Übungen

Schulungsdauer: 5 Tage

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