Online Deep Learning Schulung in Österreich

Diese live stattfindende Schulung mit Dozent:innen in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists und KI-Praktiker:innen auf fortgeschrittenem Niveau, die TensorFlow Lite für Edge-AI-Anwendungen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• die Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Bereich Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite zu entwickeln und zu optimieren.
• TensorFlow-Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.
• Tools und Techniken für die Modellkonvertierung und -optimierung einzusetzen.
• praktische Edge-AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite zu implementieren.

Diese live angebotene Schulung unter Anleitung in <ort> (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis von Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konvolutionale neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Diese von Lehrkräften durchgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure und Entwickler auf mittlerem Niveau, die tieferes Verständnis für Deep-Learning-Techniken erwerben und diese in der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Kompetenzen besitzen:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und navigieren.
• Die Grundlagen neuronaler Netze verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und auswerten.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Diese Kursleitung findet als Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) statt und richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die sich auf moderne Deep-Learning-Techniken für NLU spezialisieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die wichtigsten Unterschiede zwischen NLU- und NLP-Modellen zu verstehen.
• Fortschrittliche Deep-Learning-Techniken auf NLU-Aufgaben anzuwenden.
• Tiefe Architekturen wie Transformer und Aufmerksamkeitsmechanismen zu erkunden.
• Zukünftige Trends in der NLU zu nutzen, um anspruchsvolle KI-Systeme zu entwickeln.

Dieser instruktionsgeleitete, Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die neueste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erkunden und interpretablen KI-Systemen einen höheren Stellenwert einräumen möchten.

Bis zum Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• die Herausforderungen der Erklärbarkeit im Deep Learning verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze implementieren können.
• Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen interpretieren können.
• den Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz bewerten können.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis sehr erfahrene Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure, Deep-Learning-Forscher und Experten für Computer Vision, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Bereich des Deep Learnings zur Text-zu-Bild-Generierung erweitern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Fortgeschrittene Architekturen und Techniken für die Text-zu-Bild-Generierung verstehen.
• Komplexe Modelle und Optimierungen für die Erzeugung hochwertiger Bilder implementieren.
• Die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle optimieren.
• Hyperparameter abstimmen, um die Modellleistung und Generalisierung zu verbessern.
• Stable Diffusion in andere Deep-Learning-Frameworks und Tools integrieren

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die KI-Techniken nutzen möchten, um die Prozesse der Wirkstoffentdeckung und -entwicklung zu revolutionieren.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Rolle der KI in der Wirkstoffentdeckung und -entwicklung verstehen.
• Machine-Learning-Techniken anwenden, um Moleküleigenschaften und Interaktionen vorherzusagen.
• Deep-Learning-Modelle für das virtuelle Screening und die Lead-Optimierung verwenden.
• KI-gestützte Ansätze in den klinischen Prozess integrieren.

Dieses live angebotene Training mit Dozent*innenaufsicht an Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Biolog*innen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien nutzen wollen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer*innen:

• Die Grundprinzipien von AlphaFold verstehen.
• Lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• Lernen, AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse zu interpretieren.

Dieser instruktorgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfänger- bis mittlerem Wissensstand, die Large Language Models für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Eine Entwicklungsumgebung einrichten, die ein populäres LLM enthält.
• Ein grundlegendes LLM erstellen und dieses auf einem benutzerdefinierten Datensatz feinjustieren (fine-tunen).
• LLMs für unterschiedliche Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwenden, wie z.B. Textzusammenfassung, Fragebeantwortung, Textgenerierung und mehr.
• LLMs unter Verwendung von Tools wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und Forschungsexperten im Bereich Computer Vision, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für verschiedene Anwendungsfälle zu generieren.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Prinzipien von Stable Diffusion verstehen und nachvollziehen, wie es für die Bildgenerierung funktioniert.
• Stable-Diffusion-Modelle für Bildgenerierungsaufgaben erstellen und trainieren.
• Stable Diffusion in verschiedenen Szenarien der Bildgenerierung anwenden, wie z. B. Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung.
• Die Leistung und Stabilität von Stable-Diffusion-Modellen optimieren.

In dieser von einem Dozenten geleiteten Live-Schulung in Österreich lernen die Teilnehmenden die wichtigsten und modernsten Techniken des maschinellen Lernens in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen entwickeln, die Bilder, Musik, Text und Finanzdaten verarbeiten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Maschinelle Lernalgorithmen und -techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Tiefes Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bildern, Musik, Text und Finanzdaten anzuwenden.
• Python-Algorithmen bis an ihre maximalen Grenzen zu optimieren.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano zu verwenden.

Diese live vom Dozenten geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) bietet einen Einstieg in das Feld der Mustermanalyse und des maschinellen Lernens. Sie behandelt praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kernstatistische Methoden auf die Mustermanalyse anwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse nutzen.
• Fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Dieser Dozentengeleitete Live-Trainingskurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler, Datenanalysten und technische Fachkräfte, die TensorFlow 2.x und Keras nutzen möchten, um Deep-Learning-Modelle für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und multimodale Anwendungen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Diese live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow nutzen möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Ein Betrugserkennungsmodell mit Python und TensorFlow zu erstellen.
• Liniere Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Betrugsprognose aufzubauen.
• Eine durchgängige KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

In diesem vom Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, wie man mit Matlab ein convolutionales Neuronales Netz (CNN) für die Bilderkennung entwirft, aufbaut und visualisiert.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Ein Deep-Learning-Modell zu erstellen
• Die Datenbeschriftung zu automatisieren
• Mit Modellen aus Caffe und TensorFlow-Keras zu arbeiten
• Daten mit mehreren GPUs, in der Cloud oder in Clustern zu trainieren

Zielgruppe

• Entwicklerinnen und Entwickler
• Ingenieurinnen und Ingenieure
• Fachexpertise

Kursformat

• Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, Übungen und intensive praktische Anwendung

Diese dozentengeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die TensorFlow 2.x einsetzen möchten, um Prädiktoren, Klassifizierer, generative Modelle, neuronale Netzwerke und mehr zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• TensorFlow 2.x zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen zu verstehen.
• Deep-Learning-Modelle zu erstellen.
• Einen erweiterten Bildklassifizierer zu implementieren.
• Ein Deep-Learning-Modell für Cloud, mobile Geräte und IoT-Geräte bereitzustellen.