Machine Learning mit TensorFlow: Die Webinar-Serie von Heise
In vier digitalen Live-Trainings lernen Interessierte in 16 praxisnahen Stunden, wie sie mit TensorFlow eigene Machine-Learning-Projekte umsetzen.
Im Juni und Juli bietet Heise mit der Webinar-Serie "Machine Learning mit TensorFlow" einen Einstieg in die Themen Künstliche Intelligenz und Deep Learning. In insgesamt 16 Stunden Praxisunterricht lernen Interessierte, wie sie mit der führenden Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow arbeiten und damit eigene Data-Science-Projekte umsetzen.
Zu Beginn der Webinar-Serie erfolgt zuerst ein tiefgehender Einstieg in das Thema Deep Learning. Dabei wird anschaulich und anhand von praktischen Beispielen gezeigt, wie mit TensorFlow neue KI-Modelle implementiert, trainiert und gespeichert werden. An den weiteren Terminen werden die Möglichkeiten, die TensorFlow bietet, bis ins Detail vorgestellt. Dabei geht es unter anderem darum, wie man Neuronale-Netz-Schichten einsetzt, Daten-Pipelines baut und Callback-Methoden nutzt. Besonderes Augenmerk liegt auch auf dem großen Angebot an Erweiterungen, mit denen man auf vortrainierte Modelle zugreifen kann oder andere bereits fertige Lösungen, etwa zur Visualisierung, heranziehen kann. Den Abschluss macht dann der Einsatz von TensorFlow Extended (TFX), womit die eigenen Modelle in Produktion gebracht und angewendet werden können – wenn man weiß, wie es geht.
Durch die Webinare führen die Data Scientists Philipp Braunhart und Moustapha Karaki. Beide haben langjährige Expertise in der Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines und mit ihrer Agentur ingenio.ai Erfahrungen und Best-Practices in verschiedensten Branchen gesammelt.
Jedes Webinar ist wie ein Online-Training aufgebaut. Neben anschaulichen Erklärungen und Live-Coding kommen auch praktische Übungen zum Einsatz, in denen die Teilnehmenden die Techniken selbst ausprobieren können. Außerdem gibt es reichlich Raum für Fragen und Interaktionen im virtuellen Klassenraum.
- 21. Juni: TensorFlow – Grundlagen und Deep Learning
- 28. Juni: TensorFlow – Die wichtigsten APIs
- 5. Juli: TensorFlow – Erweiterungen und Tools
- 12. Juli: TensorFlow – Produktionsumgebungen und TensorFlow Extended
Die Webinare haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Die Teilnahme an einem einzelnen Webinar-Termin kostet 169 €. Wer gleich alle vier Webinare buchen möchte, kann mit einem Kombi-Ticket für 495 € im Vergleich zum Einzelverkauf kräftig sparen.
Wer noch mehr für sein Geld haben möchte, kann sich auch ein Jahresabo für die Lernplattform heise Academy sichern, Dieses kostet ebenfalls 495 € und enthält neben der vollständigen Webinar-Serie Zugang zu über 90 weiteren Online-Trainings pro Jahr – und darüber hinaus auch noch zu vielen Videokursen zu professionellen IT-Themen.
Alle Teilnehmenden können sich in den Webinaren nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmende können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen.
Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website der Webinar-Serie. (trm)
