Strategische Beratung zur Implementierung und Optimierung von TensorFlow für Ihre spezifischen Anwendungsfälle.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von TensorFlow zur Entwicklung und Bereitstellung robuster KI-Modelle.

• Beratungsfelder: Framework-Integration, Modellarchitektur, Optimierungstechniken und Best Practices für TensorFlow-Projekte.

Individuelle Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung Ihrer TensorFlow-Modelle und -Lösungen.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die TensorFlow effizient nutzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellaufbau, Training, Optimierung und Bereitstellung von Modellen mit TensorFlow, Tuning und Hyperparameter-Optimierung.

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

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von TensorFlow.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen über neuronale Netze bis zur Modelloptimierung und -bereitstellung.

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

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, TensorFlow effizient zu nutzen und maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln.

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

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Modellimplementierung, Fehlerbehebung und Optimierung Ihrer TensorFlow-Anwendungen.

• 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 Python-Kenntnissen

• Data Scientists und Machine Learning Engineers

• KI-Projektleiter und Architekten

• TensorFlow-Architektur verstehen und effektiv nutzen

• Komplexe Deep Learning Modelle implementieren und optimieren

• Custom Layer und Loss Functions entwickeln

• Intensive Hands-on-Workshops mit realen Projekten

• Code Reviews und Best Practice Diskussionen

• Pair Programming Sessions

• Fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse

• Grundlegendes Verständnis von Deep Learning Konzepten

• Erfahrung mit Git und Command Line

• Praxiserprobte TensorFlow-Expertise für Enterprise-Anwendungen

• Hands-on Erfahrung mit modernsten Deep Learning Technologien

• Production-Ready Deployment-Strategien

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Eager Execution vs. Graph Mode

• TensorFlow 2.x APIs und Best Practices

• Tensoren und ihre Operationen

• AutoGraph und Performance-Optimierung

• Custom Operations implementieren

• Keras API und Model Subclassing

• Custom Layers und Callbacks

• Loss Functions und Metriken

• Transfer Learning Strategien

• Multi-GPU Training implementieren

• tf.data API für effiziente Datenpipelines

• Dataset Transformation und Preprocessing

• Performance-Optimierung der Input Pipeline

• Custom Dataset Creation

• Distributed Data Loading

• TensorFlow Serving Setup

• REST und gRPC Interfaces

• Containerisierung mit Docker

• Cloud Deployment (GCP, AWS)

• Mobile Deployment mit TensorFlow Lite

• ML-Pipelines mit TFX

• Data Validation und Transform

• Model Analysis und Validation

• Pipeline Orchestrierung

• CI/CD für ML-Workflows

• Profiling und Debugging

• Mixed Precision Training

• Memory Management

• Distributed Training Strategien

• XLA Compiler Integration

• Model Versioning und Tracking

• A/B Testing Implementierung

• Monitoring und Logging

• Security Best Practices

• Skalierungsstrategien