Dieser kompakte Kurs vermittelt dir praxisnah, wie du mit Python und TensorFlow große Datenmengen effizient aufbereitest und für Machine-Learning-Prozesse nutzt. Als bevorzugte Sprache für neuronale Netzwerke und KI-Anwendungen bietet Python eine ideale Grundlage, um moderne ML-Workflows zu verstehen und produktiv umzusetzen.
Das Training richtet sich an Fachkräfte, die einen schnellen Einstieg in die datengetriebene Entwicklung mit TensorFlow suchen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
TensorFlow praxisnah nutzen
Neuronale Netze verstehen
Keras Modelle trainieren
Daten mit pandas aufbereiten
NumPy für ML anwenden
CNN und Transfer Learning
Zielgruppe
Dieses Kursformat richtet sich an Fachkräfte, die als Softwareentwickler oder angehende Data Scientists moderne Machine-Learning-Technologien mit Python und TensorFlow praxisnah erlernen und produktiv einsetzen möchten.
Voraussetzung für die Schulung
Für diese Schulung sollten Teilnehmende über Python-Kenntnisse verfügen, die dem Niveau eines Grundkurses entsprechen und ein solides Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte mitbringen.
Kursinhalte
Folgende Lerninhalte werden in unserem Python-Kurs vermittelt:
Prinzip und Arbeitsweise eines künstlichen neuronalen Netzwerks
Überblick über maschinelles Lernen und Deep Learning
Python für große Datenmengen (Big Data Basics)
Einstieg in Python numpy: Matrizen, Vektoren, Broadcasting
Datenanalyse und -vorbereitung mit pandas
Visualisierung von Daten mit matplotlib und seaborn (Überblick)
Einführung in TensorFlow: Aufbau, Komponenten und Philosophie
TensorFlow 2.x vs. ältere Versionen – Keras als High-Level-API
Aufbau und Training einfacher neuronaler Netzwerke mit Keras
Verwendung von Aktivierungsfunktionen, Optimierern und Loss-Funktionen
Evaluierung und Visualisierung der Trainingsfortschritte mit TensorBoard
Regularisierungsmethoden (Dropout, Early Stopping, etc.)
Einsatz von vortrainierten Modellen (Transfer Learning)
Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) – Grundlagen und Beispiele
Einführung in Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs (optional, je nach Zielgruppe)
Modell-Export und -Deployment mit TensorFlow SavedModel
Tipps zur Performance-Optimierung und GPU-Nutzung
Ausblick: TensorFlow Lite, TensorFlow.js und AutoML
Qualität ist bei Kebel kein Versprechen, sondern belegbar. Deshalb setzen wir auf das unabhängige Bewertungsportal eKomi. Nach jeder Schulung – online oder in Präsenz – erhalten unsere Teilnehmer:innen die Möglichkeit, uns anonym und freiwillig zu bewerten.
Mit über 1.000 Bewertungen in den letzten 12 Monaten zählen wir zu den bestbewerteten Anbietern für IT-Weiterbildungen. Alle Bewertungen, ob positiv oder kritisch, fließen transparent in unsere offizielle Bewertungsstatistik ein und bilden die Grundlage unserer eKomi Trust-Zertifikate.
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Seminarberatung zum Python mit Tensorflow: Grundkurs
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für dein Python mit Tensorflow: Grundkurs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden
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FAQ
Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Python mit Tensorflow: Grundkurs erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Python mit Tensorflow: Grundkurs .
Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Python mit Tensorflow: Grundkurs findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.
Ja, wir bieten den Python mit Tensorflow: Grundkurs als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.
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