Ausbildung zum Deep Learning Engineer - Zertifikat
In Kooperation mit der
* zzgl. USt. | 10% Rabatt für den zweiten und jeden weiteren Teilnehmer
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(4 x 2 Tage)
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Preis*
Seminar auf einen Blick
- Multi-Layer-Perceptron (MLP)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Wichtige Layer: ReLU, Dense, Conv2D, Max-Pooling,...
- Objektdetektion mit Bounding Boxes
- Bildklassifizierung, Semantische Segmentierung
- Deep Learning mit Sequenzdaten
- Recurrent Neural Networks (RNN)
- LSTM
- Natural Language Processing (NLP)
- Deployment von Deep Learning mit Streamlit
- Schulung auf GPUs in der Cloud
Über die Schulung
- Dauer: 4 x 2 Tage
- Gruppengröße: 5 - 15
- Level: Anfänger mit Programmiererfahrung
- Anteil Coding: 60%
- Sprache: Python
- Bibliotheken: Keras, Tensorflow, matplotlib, numpy, streamlit
- Skript: .pdf und source files (Theorie, Aufgaben & Lösungen)
- 5 Top Trainer aus der Praxis und Wissenschaft
Über die Schulung
- Dauer: 4 x 2 Tage
- Gruppengröße: 5 - 15
- Level: Anfänger mit Programmiererfahrung
- Anteil Coding: 60%
- Sprache: Python
- Bibliotheken: Keras, Tensorflow, matplotlib, numpy, streamlit
- Skript: .pdf und source files (Theorie, Aufgaben & Lösungen)
- 5 Top Trainer aus der Praxis und Wissenschaft
Seminar auf einen Blick
- Multi-Layer-Perceptron (MLP)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Wichtige Layer: ReLU, Dense, Conv2D, Max-Pooling,...
- Objektdetektion mit Bounding Boxes
- Bildklassifizierung, Semantische Segmentierung
- Deep Learning mit Sequenzdaten
- Recurrent Neural Networks (RNN)
- LSTM
- Natural Language Processing (NLP)
- Deployment von Deep Learning mit Streamlit
- Schulung auf GPUs in der Cloud
Beschreibung der Deep Learning Engineer Ausbildung
Die Ausbildung zum Deep Learning Engineer in Kooperation mit der Bitkom Akademie führt Sie in die Deep Learning (DL) Algorithmen und deren Umsetzung mit Keras Tensorflow ein. Sie erlernen die gängigsten Neuronalen Netze für Bildverarbeitung, zur Bearbeitung von sequentiellen Daten und Textdaten kennen und erlernen wie man die trainierten Algorithmen effizient mit dem Python Paket streamlit deployen kann. Jeder Teilnehmer in diesem Lehrgang rechnet auf einer eigenen high-performance GPU (NVIDIA Tesla P100) in der Cloud. Der Lehrgang wird von 5 Trainern aus der Praxis und Wissenschaft gehalten und ist daher stark praxis-orientiert. In dem Lehrgang gibt es viele Übungsaufgaben, in denen die Theorie vom Teilnehmer gleich hands-on ausprobiert werden kann.
Dieser Kurs umfasst vielfältige Anwendungsgebiete, so dass Sie beispielsweise später das Erlernte in folgenden Bereichen anwenden können:
- Erkennen von Symbolen (z.B. Zahlen und Buchstaben)
- Visuelle Defekterkennung während des Produktionsprozess
- Die Lagebestimmung von Objekten auf Bild/Videodaten
- Pixel-weises Erkennen von Objekten / Menschen auf Dronen- bzw. Satellitenbildern,
- Erkennen von Objekten auf Kamerabildern, um so z.B. eine Sortierung, ein Greifen, o.ä. zu ermöglichen
- Textur-/Oberflächenanalyse,
- Produktionsüberwachung (das visuelle Erkennen von Fehlern/Verschleiß bei Bauteilen)
- Das automatische Tagging von Bildern, z.B. zur Ermöglichung einer textuellen Bildsuche
- Predictive Maintenance (Vorhersage wann ein Bauteil idealerweise gewechselt werden soll)
- Analyse von Text (z.B. zur Klassifizierung von Dokumenten)
Was lernen Sie im Deep Learning Zertifikat Lehrgang
Dieser Lehrgang handelt über Neuronale Netze (Deep Learning Algorithmen). In Python mit dem Deep Learning Framework Keras / Tensorflow lernen Sie viel benutzte Deep Learning Algorithmen kennen. Die Algorithmen werden theoretisch vorgestellt (u.a. Multi Layer Perceptron, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, LSTM) und in hands-on Übungen werden Sie von Ihnen trainiert und deren Performance ausgewertet.
Im Lehrgang werden unterschiedlichen Datensätzen verwendet, je nachdem welchen Anwendungsfall wir gerade lösen möchten. Der Lehrgang umfasst viele Anwendungsgebiete des Deep Learnings: die Bilderkennung (Semantische Segmentierung, Objektdetektion mit Bounding Boxes, Bild-Klassifizierung) und den Umgang mit sequentiellen und Text Daten. Zudem erlernen Sie, wie Sie ihre Ergebnisse schnell via einem Web Interface deployen können, so dass Kollegen aus IT-fernen Fachbereichen Ihre Ergebnisse nützen können. Im Lehrgang werden auch typische Probleme behandelt und wir erläutern gängige Lösungsmögilchkeiten.
Nach Abschluß dieses Deep Learning Zertifikatslehrgangs haben Sie solide Kenntnisse erworben, um Probleme in Ihrem Unternehmen mit Deep Learning lösen zu können. Wenn benötigt können Sie in der Literatur nach weiterführenden Spezialanwendungen suchen und diese anwenden.
Besonderheit dieser Schulung mit Tensorflow auf GPUs
Jeder Teilnehmer rechnet in der Cloud auf einer eigenen NVIDIA Tesla P100 GPU, um die Neuronalen Netze in Keras Tensorflow eigenständig programmieren und trainieren zu können. Der Zugang erfolgt im Seminar über den Webbrowser. So können typische Fragestellungen und Probleme, die in der realen, industriellen Umsetzung beim Rechnen mit GPUs auftreten, behandelt werden.
Vergleichen Sie unser Seminarangebot. Andere Deep Learning Schulungen bieten gar keine oder nur low-performance GPUs für die Teilnehmer.
Damit Sie zwischen den 4 Modulen und auch danach experimentieren und das Gelernte weiter vertiefen können, übertragen wir Ihnen das komplette GPU-Setup kostenlos (europäischer GPU-Host, Datenspeicherung in Europa, Linux Server).
Dieser Zertifikatslehrgang ist praktisch orientiert. Zusätzlich zu den Übungsaufgaben während des Kurses, bieten wir den Teilnehmern die Möglichkeit Übungsaufgaben zwischen den vier Blöcken zu bearbeiten. Eine gemeinsame Durchsprache der Übungsaufgaben erfolgt am Anfang des nächsten 2 Tages-Block.
Zudem bieten wir noch Q&A Sessions zwischen den Blöcken an, in dem wir Ihnen gerne Ihre Fragen zum Kursmaterial oder sonstige weiterführenden Fragen zu Deep Learning beantworten werden.
Detaillierte Inhalte des Zertifikat Kurses
Bei weiteren Fragen kontaktieren Sie gerne uns
Email: info@enable-ai.de
Telefon: 0711-96 88 15 53
oder
Vincent Bergner von der Bitkom-Akademie
Email: v.bergner@bitkom-service.de
Telefon: 030 27576-539
Über den Lehrgang
- Dauer: 4 x 2 Tage
- Gruppengröße: 5 - 15
- Level: Anfänger mit Programmiererfahrung
- Anteil Coding: 50%
- Sprache: Python
- Bibliotheken: Keras, Tensorflow, matplotlib, numpy, streamlit
- Skript: .pdf und source files (Theorie, Aufgaben & Lösungen)
- 5 Top Trainer aus der Praxis und Wissenschaft
Ihre Trainer für den Kurs
Seminar auf einen Blick
- Multi-Layer-Perceptron (MLP)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Wichtige Layer: ReLU, Dense, Conv2D, Max-Pooling,...
- Objektdetektion mit Bounding Boxes
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