Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von TensorFlow: Von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Implementierungen - praxisorientiert und zukunftsweisend für Ihre KI-Projekte
Grundlagen und Architektur
  • TensorFlow Ökosystem und Komponenten
  • Tensoren und ihre Operationen
  • Automatische Differenzierung
  • Graphen und Eager Execution
  • TensorFlow 2.x vs. 1.x
Keras Integration
  • Keras Sequential API
  • Functional API
  • Custom Model Subclassing
  • Callbacks und Monitoring
  • Model Lifecycle Management
Datenverarbeitung
  • tf.data API und Datenpipelines
  • Datentransformation und Augmentation
  • Batch Processing und Prefetching
  • Performance Optimierung
  • Verteiltes Training
Modellarchitekturen
  • Fully Connected Networks
  • Convolutional Neural Networks
  • Recurrent Neural Networks
  • Transformer Architekturen
  • Transfer Learning
Fortgeschrittene Konzepte
  • Custom Training Loops
  • Gradient Tape und automatische Differenzierung
  • Verteiltes Training mit Strategy API
  • Custom Layers und Models
  • TPU Integration
Modelloptimierung
  • Hyperparameter Tuning
  • Model Pruning und Quantisierung
  • TensorBoard für Visualisierung
  • Debugging Strategien
  • Performance Profiling
Produktionseinsatz
  • Model Serving mit TensorFlow Serving
  • Modellexport und SavedModel Format
  • Containerisierung mit Docker
  • Cloud Deployment
  • Monitoring und Maintenance