Machine Learning mit TensorFlow

Kursüberblick

Diese Weiterbildung enthält Machine Learning mit TensorFlow: Tensoren und Rechengraphen, den Aufbau und das Training von Modellen in TensorFlow sowie deren Export für den Einsatz in Anwendungen. Deine Kompetenzen Daten als Tensoren darstellen und in TensorFlow verarbeiten Modelle in TensorFlow Schicht für Schicht aufbauen und trainieren Trainingsverläufe überwachen und Modelle gezielt nachjustieren Trainierte Modelle speichern und für Anwendungen exportieren Grundkonzepte von TensorFlow Tensoren, Operationen und Rechengraphen Datenpipelines für große Datenmengen Datentypen und Dimensionen von Tensoren Modelle mit TensorFlow trainieren Modellaufbau aus Schichten, Verlustfunktion und Optimierer Trainingsläufe, Validierung und Visualisierung von Kennzahlen Überanpassung erkennen und begrenzen Anwendung im Berufsalltag Vorhandene TensorFlow-Modelle an neue Daten anpassen Rechenzeit und Ressourcen für Trainingsläufe abschätzen Modellergebnisse für Entwicklungsteams dokumentieren Berufliche Einsatzfelder Entwicklungsteams, die Modelle mit TensorFlow betreiben Datenteams in Industrie und Technologieunternehmen Datenaufbereitung und klassische Lernverfahren per Programmcode behandelt dagegen das Angebot "Machine Learning mit Python", den Vergleich zweier Frameworks für tiefe Netze das Angebot "Deep Learning mit TensorFlow und PyTorch".

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