Seminar / Kurs

Einstiegskurs: Python mit Tensorflow

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
Hands-On: Eigene Modelle trainieren und testen

Software-Entwickler*innenAngehende Data-Scientists

Datum	Uhrzeit	Dauer
München, DE
25.06.2026 - 26.06.2026 09:00 - 16:00 Uhr 14 h	09:00 - 16:00 Uhr	14 h	Details	Details Jetzt buchen
22.10.2026 - 23.10.2026 09:00 - 16:00 Uhr 14 h	09:00 - 16:00 Uhr	14 h	Details	Details Jetzt buchen

SG-Seminar-Nr.: 7770729

Anbieter-Seminar-Nr.: 65c81196d5ec9dfb331be491

Seminare mit Termin haben Plätze verfügbar. Rechnung erfolgt durch Veranstalter. Für MwSt. Angabe auf den Termin klicken.

Seminar merken

Vergleichen

Der Anbieter ist für den Inhalt verantwortlich.

Datum	Uhrzeit	Dauer
München, DE
25.06.2026 - 26.06.2026 09:00 - 16:00 Uhr 14 h	09:00 - 16:00 Uhr	14 h	Details	Details Jetzt buchen
22.10.2026 - 23.10.2026 09:00 - 16:00 Uhr 14 h	09:00 - 16:00 Uhr	14 h	Details	Details Jetzt buchen