Strategische Beratung zur Auswahl und Implementierung von Deep Learning Frameworks, die Ihre KI-Entwicklung beschleunigen.

• Zielsetzung: Optimale Auswahl und Nutzung von Deep Learning Frameworks zur Entwicklung leistungsstarker KI-Modelle.

• Beratungsfelder: Framework-Auswahl, Modellarchitektur, Hyperparameter-Tuning, Optimierung und Best Practices für die KI-Entwicklung.

Individuelle Unterstützung bei der Implementierung und Verwaltung Ihrer Deep Learning Frameworks und Modelle.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die Deep Learning Frameworks effizient einsetzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellaufbau, Training, Optimierung und Bereitstellung von Deep Learning-Modellen mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von Deep Learning Frameworks.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen über Modellarchitekturen bis zur Optimierung und Bereitstellung von Modellen.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, Deep Learning Frameworks effizient zu nutzen und leistungsstarke KI-Modelle zu entwickeln.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Wartung Ihrer Deep Learning-Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Implementierung, Optimierung und Überwachung von Modellen in Produktionsumgebungen.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen und Anliegen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Software-Entwickler mit Interesse an KI und Machine Learning

• Data Scientists, die ihre Deep Learning Kenntnisse vertiefen möchten

• KI-Projektleiter, die die technischen Möglichkeiten verschiedener Frameworks verstehen wollen

• Beherrschung der grundlegenden Architektur und Funktionsweise moderner Deep Learning Frameworks

• Implementierung und Training von neuronalen Netzen mit PyTorch und TensorFlow

• Optimierung von Deep Learning Modellen für maximale Performance

• Interaktive Coding-Sessions mit praktischen Übungen an realen Beispielen

• Hands-on Workshops zur Implementierung verschiedener Neural Network Architekturen

• Code Reviews und Pair Programming Sessions

• Solide Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung mit wissenschaftlichen Python-Bibliotheken (NumPy, Pandas)

• Grundlegendes Verständnis von Deep Learning Konzepten und neuronalen Netzen

• Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und Versionskontrolle mit Git

• Umfassende praktische Expertise in führenden Deep Learning Frameworks

• Fähigkeit zur selbstständigen Entwicklung und Optimierung von Deep Learning Lösungen

• Praxiserprobte Strategien für den produktiven Einsatz von KI-Modellen

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Architekturprinzipien und Design-Philosophien

• Automatische Differenzierung und Computational Graphs

• Tensor-Operationen und GPU-Beschleunigung

• Framework-Ökosysteme und Tools

• Performance-Vergleich verschiedener Frameworks

• Dynamic Computational Graphs

• Custom Layer und Loss-Funktionen

• Datenpipelines und DataLoader

• Distributed Training mit PyTorch

• TorchScript und Modell-Deployment

• Eager Execution und tf.function

• Keras Integration und Custom Models

• TensorFlow Dataset API

• Distributed Training Strategien

• TensorFlow Serving und Deployment

• Funktionale Programmierung mit JAX

• Automatisches Vektorisieren und JIT-Compilation

• Parallele Verarbeitung mit vmap

• Implementierung eigener Optimierer

• Integration mit bestehenden Frameworks

• Profiling und Bottleneck-Analyse

• Modellquantisierung und Pruning

• Mixed Precision Training

• Memory Management

• Hardware-spezifische Optimierungen

• Modellserialisierung und Export

• Containerisierung von ML-Modellen

• Serving-Architekturen und APIs

• Monitoring und Logging

• A/B Testing und Modell-Updates

• Code-Organisation und Projektstruktur

• Versionskontrolle für ML-Projekte

• Reproduzierbarkeit und Dokumentation

• Continuous Integration für ML

• Kollaboration in ML-Teams