Entdecken Sie die Kraft von TensorFlow und entwickeln Sie hochmoderne KI-Lösungen. Von der Architektur bis zur Deployment-Strategie - praxisorientiert und zukunftsweisend für Ihre KI-Projekte.
TensorFlow Grundlagen und Architektur
  • Eager Execution vs. Graph Mode
  • TensorFlow 2.x APIs und Best Practices
  • Tensoren und ihre Operationen
  • AutoGraph und Performance-Optimierung
  • Custom Operations implementieren
Deep Learning Model-Entwicklung
  • Keras API und Model Subclassing
  • Custom Layers und Callbacks
  • Loss Functions und Metriken
  • Transfer Learning Strategien
  • Multi-GPU Training implementieren
TensorFlow Data Pipelines
  • tf.data API für effiziente Datenpipelines
  • Dataset Transformation und Preprocessing
  • Performance-Optimierung der Input Pipeline
  • Custom Dataset Creation
  • Distributed Data Loading
Model Deployment und Serving
  • TensorFlow Serving Setup
  • REST und gRPC Interfaces
  • Containerisierung mit Docker
  • Cloud Deployment (GCP, AWS)
  • Mobile Deployment mit TensorFlow Lite
TensorFlow Extended (TFX)
  • ML-Pipelines mit TFX
  • Data Validation und Transform
  • Model Analysis und Validation
  • Pipeline Orchestrierung
  • CI/CD für ML-Workflows
Performance-Optimierung
  • Profiling und Debugging
  • Mixed Precision Training
  • Memory Management
  • Distributed Training Strategien
  • XLA Compiler Integration
Production Best Practices
  • Model Versioning und Tracking
  • A/B Testing Implementierung
  • Monitoring und Logging
  • Security Best Practices
  • Skalierungsstrategien