TensorFlow für Deep Learning Bootcamp: Vom Anfänger zum Profi

Was macht das Erlernen von TensorFlow zu einer intelligenten Wahl?

Hier sind die drei Hauptgründe, um in TensorFlow einzutauchen:

1. Viele Jobmöglichkeiten: Führende Unternehmen wie Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM und Twitter nutzen TensorFlow, was zu einer hohen Nachfrage nach qualifizierten Entwicklern führt. TensorFlow gewinnt auf dem Jobmarkt schnell an Boden gegenüber anderen Machine Learning-Tools wie PyTorch.
2. Hohe Nachfrage bedeutet hohe Einnahmen: Im Durchschnitt verdienen TensorFlow-Entwickler etwa 148.000 US-Dollar, einige sogar mehr als 200.000 US-Dollar, basierend auf jüngsten Daten von ZipRecruiter.
3. Unterhaltsame Lernerfahrung: Durch das Erlernen von TensorFlow haben Sie die Möglichkeit, Deep Learning-Modelle für verschiedene Anwendungen zu erstellen, einschließlich Regression, Computer Vision (Erkennen von Bildmustern), Natural Language Processing (Analysieren von Textmustern) und Zeitreihenprognosen (Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten). Wie aufregend ist das?

Dieser Kurs soll Sie mit den essenziellen Fähigkeiten ausstatten, nach denen Recruiter bei TensorFlow-Entwicklern suchen.

Sie werden TensorFlow in einer lebendigen Community lernen.

Absolventen von Zero To Mastery haben erfolgreich Positionen bei angesehenen Unternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber und Facebook unter anderem gefunden.

Sie könnten einer von ihnen sein.

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Am wichtigsten ist, dass Sie TensorFlow von einem Branchenexperten mit praktischer Machine Learning-Erfahrung lernen.

Ein Einblick in Ihre Lernreise mit TensorFlow:

Dieser Kurs ist sehr interaktiv und projektorientiert – Sie werden nicht passiv Vorträge ansehen. Im Gegensatz zu vielen anderen Kursen legen wir den Fokus auf aktive Teilnahme.

Sie werden Experimente durchführen, Übungen machen und reale Machine Learning-Projekte entwickeln, die tatsächlichen Herausforderungen entsprechen.

Wir geben Ihnen auch Einblicke, was Sie in der TensorFlow-Prüfung erwarten können.

Letztendlich werden Sie die Fähigkeiten erwerben, die notwendig sind, um hochmoderne Deep Learning-Lösungen zu erstellen, die große Technologieunternehmen nutzen.

Nur zur Info, dieser Kurs ist äußerst gründlich. Aber keine Sorge; wir beginnen bei null!

0. Grundlagen von TensorFlow

• Einführung in Tensoren (wie man sie erstellt)
• Daten aus Tensoren extrahieren (Tensor-Eigenschaften)
• Tensoren manipulieren (Operationen auf Tensoren)
• Verwendung von Tensoren mit NumPy
• Verwendung von @tf.function (Optimierung Ihrer Python-Funktionen)
• Nutzung von GPUs mit TensorFlow

1. Regression mit neuronalen Netzen in TensorFlow

• Erstellen von TensorFlow-Sequenzmodellen mit mehreren Schichten
• Daten für Machine Learning-Anwendungen vorbereiten
• Verstehen der Komponenten von Deep Learning-Modellen (Verlustfunktionen, Architektur, Optimierung)
• Diagnostizieren von Regressionsproblemen (Vorhersage von Werten) und entsprechend ein neuronales Netzwerk entwickeln

2. Klassifizierung mittels neuronaler Netze in TensorFlow

• Diagnostizieren von Klassifizierungsproblemen (Entscheidung zwischen Optionen)
• Erstellen, kompilieren und trainieren von Klassifizierungsmodellen mit TensorFlow
• Erstellen von Modellen für binäre und Multi-Class-Klassifikationen
• Visualisieren der Leistungskennzahlen verschiedener Modelle
• Sicherstellen, dass Eingabe- und Ausgabedaten übereinstimmen

3. Computer Vision mit Convolutional Neural Networks in TensorFlow

• Erstellen von Convolutional Neural Networks mit Conv2D und Pooling-Schichten
• Erkennen verschiedener Computer Vision-Herausforderungen
• Entwickeln Computer Vision-spezifischer neuronaler Netze
• Einbinden realer Bilder in Ihre Vision-Modelle

4. Transferlernen in TensorFlow: Merkmalsextraktion

• Extrahieren von Merkmalen aus Ihren Daten mit vorab trainierten Modellen
• Nutzung von TensorFlow Hub für den Zugriff auf vorab trainierte Modelle
• Verwendung von TensorBoard, um die Leistung verschiedener Modelle zu bewerten

5. Transferlernen in TensorFlow: Feintuning

• Durchführen mehrerer Machine Learning-Experimente
• Anwenden von Datenaugmentation, um die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen
• Feintuning vorab trainierter Modelle für Ihre speziellen Bedürfnisse
• Verwendung von Callbacks, um Funktionen während des Trainings zu Ihrem Modell hinzuzufügen

6. Transferlernen in TensorFlow: Skalierung (Food Vision mini)

• Erweitern eines bestehenden Modells zur Leistungssteigerung
• Bewerten Ihrer Machine Learning-Modelle durch Identifizieren falscher Vorhersagen
• Übertreffen der ursprünglichen Food101-Studie mit nur 10 % der Daten

7. Meilensteinprojekt 1: Food Vision

• Integrieren all Ihres Wissens aus den vorherigen Modulen, um Food Vision zu erstellen – ein Modell, das 101 Lebensmittelarten klassifiziert und die ursprüngliche Food101-Studie übertrifft.

8. NLP-Grundlagen in TensorFlow

Sie werden lernen:

• Textdaten für neuronale Netze vorzubereiten
• Worteinbettungen mit TensorFlow zu erstellen
• Neurale Netze für binäre und Multi-Class-Klassifikationen zu erstellen, darunter:
  • RNNs (recurrent neural networks)
  • LSTMs (long short-term memory networks)
  • GRUs (gated recurrent units)
  • CNNs
• Die Leistung Ihrer NLP-Modelle zu bewerten

9. Meilensteinprojekt 2: SkimLit

• Nachbilden des im PubMed 200k-Studium vorgestellten Modells zur Klassifizierung von Sequenzen in medizinischen Abstracts, um Forschern die effiziente Überprüfung von Material zu erleichtern.

10. Zeitreihen-Grundlagen in TensorFlow

• Erkennen von Zeitreihen-Problemen (Vorhersage basierend auf Datenmustern im Zeitverlauf, z. B. Vorhersage der AAPL-Aktie)
• Daten für die Zeitreihenanalyse vorbereiten (Merkmale und Labels)
• Untersuchen verschiedener Zeitreihen-Bewertungstechniken
  • MAE — mean absolute error
• Erstellen von Zeitreihen-Vorhersagemodellen mit TensorFlow
  • RNNs (recurrent neural networks)
  • CNNs (convolutional neural networks)

11. Meilensteinprojekt 3: (Überraschung)

• Wenn Sie bis hierher gelesen haben, sind Sie wahrscheinlich am Kurs interessiert. Dieses letzte Projekt wird sich lohnen... also sehen wir uns im Kurs!

Was ist das Fazit?

Der Aufstieg von TensorFlow führt zu einem Anstieg der Jobmöglichkeiten für Fachleute, die in dieser Technologie versiert sind.

Unternehmen wie Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM und Twitter nutzen bereits TensorFlow. Es beginnt sogar, andere ML-Tools wie PyTorch im Beschäftigungssektor zu übertreffen.

Wir versichern Ihnen, dass dies das detaillierteste und aktuellste TensorFlow-Bootcamp ist, das online verfügbar ist.

Warum also zögern? Steigern Sie Ihre Karriere und Ihr Verdienstpotenzial, indem Sie Deep Learning-Ingenieur werden und TensorFlow zu Ihrem Skillset hinzufügen 💪.

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