Beschreibung
Zielsetzung der Schulung ist es ein End to End Web Machine Learning Framework auf drei Arten zu demonstrieren: Tag 1 streamlit, Tag 2 flask und Tag 3 zusätzlich JavaScript. Mit jedem Tag steigert sich der Schwierigkeitsgrad und mit ihm auch die Flexibilität der Lösungen.
Das fertige Framework unterteilt sich in:
- Daten Exploration
- Daten Visualisierung
- Klassifizierung/Labeling
- Neuronales Netz trainieren und Hyperparameter Tuning
- Inferenz, Bilder vorher sagen
In unserer Welt werden große Mengen an Daten generiert, jedoch bringen sie einem Unternehmen nur etwas, wenn man die nötigen Fähigkeiten und Werkzeuge hat, diese Daten gewinnbringend zu nutzen. In dieser dreitägigen Schulung geht es darum webbasierte interaktive Anwendungen zu erstellen, die Kunden/ Kollegen aus anderen Bereichen eine Möglichkeit bieten auf allen Endgeräten hochkomplexe Algorithmen zu steuern und anzupassen, ohne jegliche Programmierkenntnisse haben zu müssen.
Durch die im Kurs vorgestellten Methoden erhalten Sie eine komplett neue Perspektive und Möglichkeiten, um mit Ihren Daten zu interagieren und erhalten eine Grundlage ein Web Machine Lerning Framework zu erstellen, um Ihre Daten zu klassifizieren und damit neuronale Netze zu trainieren.
Das fertige Framework unterteilt sich in:
- Daten Exploration
- Daten Visualisierung
- Klassifizierung/Labeling
- Neuronales Netz trainieren und Hyperparameter Tuning
- Inferenz, Bilder vorher sagen
In unserer Welt werden große Mengen an Daten generiert, jedoch bringen sie einem Unternehmen nur etwas, wenn man die nötigen Fähigkeiten und Werkzeuge hat, diese Daten gewinnbringend zu nutzen. In dieser dreitägigen Schulung geht es darum webbasierte interaktive Anwendungen zu erstellen, die Kunden/ Kollegen aus anderen Bereichen eine Möglichkeit bieten auf allen Endgeräten hochkomplexe Algorithmen zu steuern und anzupassen, ohne jegliche Programmierkenntnisse haben zu müssen.
Durch die im Kurs vorgestellten Methoden erhalten Sie eine komplett neue Perspektive und Möglichkeiten, um mit Ihren Daten zu interagieren und erhalten eine Grundlage ein Web Machine Lerning Framework zu erstellen, um Ihre Daten zu klassifizieren und damit neuronale Netze zu trainieren.
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Kommende Starttermine
1 verfügbarer Starttermin
Inhalte
Neben Streamlit führen wir Sie in die Webapp Entwicklung mit Python, Flask, HTML, JavaScript ein. Sie erlenen das Aufsetzen eines Webservers.
Am Ende des Kurses sind sie auch fähig Code für Web basierte grafische Oberflächen zu schreiben, mit denen Kollegen auch ohne Programmier- oder Deep Learning/ Data Science Kenntnisse, ihre Algorithmen auf neuen Daten trainieren oder anwenden können. Dies erleichtert das Ausprobieren von Künstliche Intelligenz Algorithmen auf unterschiedlichen Daten im Unternehmen.
Einführung in das open-source framework Streamlit
- Streamlit als schnelle Möglichkeit Data Science Anwendungen zu visualisieren
- Streamlit Gallery, Verwenden von bestehenden Code
- Grenzen von Streamlit
Streamlit zum schnellen Visualisieren Ihrer Daten
- Visualisierung von Daten im .csv Format
Streamlit Webapp zum Darstellen eines Bild Klassifizierungs Deep Learning Algorithmus
- Detailiertes Coding Beispiel
Streamlit zum Visualisieren eines Objekt Detektierungs Neuronalen Netzes
- Detailiertes Coding Beispiel
Einrichten eines full-stack Webservers mit Python, Flask, HTML, Bootstrap
- Aufsetzen eines einfachen full-stack Webservers
- HTML / CSS für personalisierte Webelemente
- Flask als Micro Web Service
Web Templating zum schnellen Bauen eines Webservices
- Einführung in Webtemplating und das Python Paket Jinja
- Anwendungsgebiete und Grenzen von jinja
Anwendungsbeispiel: schnelles Labeling von Bild Daten
- Erstellen einer GUI zum Klassifizieren von Bildern
- Anbindung der GUI an das Dateisystem
Anwendungsbeispiel: Überwachung eines Deep Learning Trainingprozesses & Hyperparameter tuning in Echtzeit während des Trainings
- Modifizieren eines bestehenden Deep Learning Trainings
Einführung in JavaScript
- Interaktive Webseiten mit JavaScript
AJAX, REST API und microservices
- Erlernen wie eine REST Anfrage gemacht wird - asynchrone Kommunikation mit einem Server
- Implementieren von microservices
- Dynamisches Ändern von Webinhalten
Labeling Werkzeug
- Erstellen eines Labeling Tools, um Daten schnell zu labeln und sie dann für das Training eines neuronalen Netzes zu verwenden
Interaktives Training eines neuronalen Netzes und Inferenz
- Erstellen einer Web basierten GUI
- Verbinden aller gelernten Technologien
- Trainieren eines neuronalen Netzes
- Ändern der Hyperparameter während der Laufzeit
- Inferenz und vorhersage von Bildern
Voraussetzungen für die Data Science Deployment - Entwicklung von Deep Learning Web Apps
Grundkenntnisse in Python oder solide Erfahrung in einer anderen Programmiersprache werden vorausgesetzt. Sie sollten ein gewisses Grundwissen im Bereich Data Science / Maschinelles Lernen / Deep Learning haben. Sie sollten grob verstehen, wie Machine Learning Algorithmen funktionieren und mit Grundbegriffen wie 'Neuronales Netz' oder 'Trainieren' vertraut sind.
Technik im Kurs
- Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-mail zugesandt. Auf Anfrage stellen wir auch Schulungslaptops zur Verfügung.
- Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Kurs online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor der Schulung per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
- Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
- Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit im Seminar verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
- In der Schulung wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).
Hinweis
Das Online-Seminar wird über die E-Learningplattform von Enable AI bereitgestellt. Zur Einrichtung des User-Accounts und Zusendung von Zugangsdaten und Nutzung der Lernplattform übermitteln wir Name, Anschrift, Emailadresse der Teilnehmer an Enable AI. In diesem Zusammenhang wird auch die Telefonnummer zur Klärung der technischen Fragen übermittelt.
Teilnehmerkreis
Unterrichtszeiten
Kostenzusatz
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IHK-Zentrum für Weiterbildung Heilbronn GmbH
Ferdinand-Braun-Str. 20
74074 Heilbronn
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Das IHK-Zentrum für Weiterbildung in Heilbronn versteht sich als Motor und Impulsgeber für den Erfolg der heimischen Wirtschaft. Alle Interessierten, seien es Unternehmen oder private Bildungsinteressenten, wollen wir durch unsere Angebote persönlich und berufsbezogen in ihrer Entwicklung unterstützen, um die...
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