{"id":187227,"date":"2023-10-23T07:58:36","date_gmt":"2023-10-23T06:58:36","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=187227"},"modified":"2026-02-06T06:10:20","modified_gmt":"2026-02-06T05:10:20","slug":"tensorflow-kurs-wo-kann-man-lernen-mit-dem-framework-umzugehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/tensorflow-kurs-wo-kann-man-lernen-mit-dem-framework-umzugehen","title":{"rendered":"TensorFlow Kurs: Wo kann man lernen, mit dem Framework umzugehen?"},"content":{"rendered":"

In einem TensorFlow Kurs lernst du, das Open-Source-Framework von Google zu beherrschen, das f\u00fcr Data Science und Deep Learning unverzichtbar ist. Finde heraus, wie und warum du einen solchen Kurs belegen solltest.\nMachine Learning ist in den letzten Jahren immer zug\u00e4nglicher geworden. Die Entwicklung von Frameworks hat die Implementierung von Modellen stark vereinfacht.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t

TensorFlow<\/strong> ist ein Open-Source-Framework<\/a> f\u00fcr die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen.<\/a> Dieses „Toolkit“ der symbolischen Mathematik erm\u00f6glicht verschiedene Aufgaben wie die Inferenz und das Training von neuronalen Netzen.<\/a><\/p>

Programmierer k\u00f6nnen Tensorflow verwenden, um Machine-Learning-Anwendungen mithilfe einer Vielzahl von Ressourcen und Werkzeugen zu erstellen.<\/p>

Dazu geh\u00f6ren das Sammeln von Daten, das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Vorhersagen und die Verbesserung zuk\u00fcnftiger Ergebnisse.<\/p>

Unter den verschiedenen Plattformen f\u00fcr Deep Learning<\/a> ist TensorFlow zweifellos die am h\u00e4ufigsten verwendete. Urspr\u00fcnglich wurde dieses Framework intern von Google entwickelt, um seine Daten und seine leistungsstarken Computer zu nutzen.<\/p>

Das Google Brain Team<\/strong> entwickelte TensorFlow und stellte es 2015 unter der Apache Open Source-Lizenz zur Verf\u00fcgung. Es ist m\u00f6glich, das Tool mit mehreren CPUs und GPUs und verschiedenen mobilen Betriebssystemen zu nutzen.<\/p>

Die Front-End-API<\/a> basiert auf der Programmiersprache Python und erm\u00f6glicht es, Anwendungen mit diesem Framework zu erstellen. Die Anwendungen werden in C++ ausgef\u00fchrt.<\/a><\/p>

Mithilfe von TensorFlow ist es m\u00f6glich, neuronale Netze f\u00fcr die Klassifizierung von Zahlen, Bilderkennung, neuronale Netze, Sequence-to-Sequence-Modelle f\u00fcr die maschinelle \u00dcbersetzung und nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung zu trainieren und auszuf\u00fchren.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Wie funktioniert TensorFlow?<\/h3>\t\t\n\t\t

Die Funktionsweise von TensorFlow<\/strong> beruht auf Tensor: Inputs in Form von multidimensionalen Tabellen.<\/p>

Dies erm\u00f6glicht die Erstellung von Dataflow-Strukturen und -Grafiken<\/a>, um die Art und Weise, wie Daten miteinander verbunden werden, durch eine Grafik festzulegen. Der Nutzer kann ein „Flowchart“ von Operationen erstellen, die an den Inputs durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen.<\/p>

Die drei Elemente der Struktur von TensorFlow<\/a> sind die Datenvorverarbeitung, die Modellbildung und schlie\u00dflich das Training und die Sch\u00e4tzung des Modells.<\/p>

Die Trainingsphase der KI findet auf einem Computer statt. Es ist m\u00f6glich, Grafikprozessoren und CPUs zu verwenden, um das Modell zu trainieren und auszuf\u00fchren. Der weitere Prozess kann auf Windows, macOS, Linux,<\/a> in der Cloud oder auf einem mobilen OS wie iOS und Android durchgef\u00fchrt werden.<\/p>

Das TensorBoard ist ein weiterer wichtiger Bestandteil von TensorFlow. Es erm\u00f6glicht die grafische und visuelle \u00dcberwachung des TensorFlows.<\/p>

Seit Oktober 2019 hat TensorFlow 2.0<\/strong> viele Verbesserungen eingef\u00fchrt, die auf dem Feedback der Nutzer basieren. Diese Verbesserungen haben es leistungsf\u00e4higer und benutzerfreundlicher gemacht, insbesondere durch die vereinfachte Keras-API f\u00fcr das Trainieren von Modellen.<\/strong><\/p>

Eine neue API vereinfacht auch das verteilte Training. Durch die Unterst\u00fctzung von TensorFlow Lite k\u00f6nnen Modelle auf einer breiteren Palette von Plattformen eingesetzt werden. Allerdings muss der f\u00fcr fr\u00fchere Versionen des Frameworks geschriebene Code umgeschrieben werden, um diese Neuerungen voll nutzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Was sind die verschiedenen Komponenten von TensorFlow?<\/h3>\t\t\n\t\t

Ein Tensor ist eine Matrix oder ein Vektor,<\/strong> der jede beliebige Form von Daten darstellen kann. Die Dimensionalit\u00e4t der Matrix oder des Arrays bestimmt die Form der Daten.<\/p>

Sie kann aus den Eingabedaten stammen oder das Ergebnis einer Berechnung sein. Alle Operationen in TensorFlow werden innerhalb eines Graphen ausgef\u00fchrt: eine Reihe von Berechnungen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten.<\/p>

Der Graph stellt die Operationen und die Beziehungen zwischen ihnen dar. Es zeigt nicht die Werte. Die Portabilit\u00e4t von Graphen erm\u00f6glicht es, Berechnungen f\u00fcr den sp\u00e4teren Gebrauch zu speichern.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Welche Vorteile bietet TensorFlow?<\/h3>\t\t\n\t\t

TensorFlow<\/strong> wurde f\u00fcr eine einfache Nutzung entwickelt. Sie vereint verschiedene APIs, die es erm\u00f6glichen, Deep-Learning-Architekturen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu erstellen.<\/strong><\/p>

Es kann als eine grafikbasierte Programmiersprache beschrieben werden, die es Entwicklern erm\u00f6glicht, die Kreationen ihrer neuronalen Netze vom Tensorboard aus zu betrachten.<\/p>

Das Debugging-Tool<\/strong> ist sehr n\u00fctzlich und beliebt. Aus all diesen Gr\u00fcnden ist Tensorflow das beliebteste Deep-Learning-Framework auf GitHub.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t

Wozu dient TensorFlow? Wer benutzt es?<\/h3>\t\t\n\t\t

Der Hauptanwendungsfall von TensorFlow<\/strong> ist die k\u00fcnstliche Intelligenz, mit Anwendungen f\u00fcr Machine Learning und Deep Learning. Es wird zum Beispiel von Google f\u00fcr sein RankBrain-System verwendet, um die Suchergebnisse seiner Websuchmaschine zu verbessern.<\/p>

Die Firma hat das Framework auch f\u00fcr Anwendungen wie die automatische Generierung von E-Mails<\/strong>, die Bildklassifizierung, die optische Zeichenerkennung<\/a> oder die Entdeckung von Medikamenten in Zusammenarbeit mit Forschern der Stanford University verwendet.<\/p>

Viele weltbekannte Unternehmen nutzen TensorFlow: AirBnB, Coca-Cola, eBay, Intel, Qualcomm, SAP, Twitter, Uber und Snap Inc. Sogar im Sportbereich wird das Framework eingesetzt, um die Bewegungen und Leistungen von Profispielern zu analysieren. Diese Plattform wird auch von den Herstellern autonomer Fahrzeuge genutzt.<\/p>

Wenn du lernst, TensorFlow zu beherrschen, kann dir das also viele berufliche M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnen. Unternehmen auf der ganzen Welt suchen nach Experten.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Was ist ein TensorFlow-Entwickler?<\/h3>\t\t\n\t\t

Ein TensorFlow-Entwickler ist ein Spezialist, der neuronale Netze mithilfe von TensorFlow entwerfen und trainieren kann. Er entwirft und verwaltet die Systeme und Anwendungen.<\/p>

Um diese Rolle aus\u00fcben zu k\u00f6nnen, ist es notwendig, die Zertifizierung zum TensorFlow-Entwickler zu erlangen. Dies ist ein wichtiger Schritt f\u00fcr Studenten, Entwickler und Data Scientists, die ihre F\u00e4higkeiten im Bereich Machine Learning durch den Aufbau und das Training von Modellen mithilfe des Frameworks demonstrieren m\u00f6chten.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Was ist die Google-Entwicklerzertifizierung?<\/h3>\t\t\n\t\t

Mit einer Google-Entwicklerzertifizierung kannst du deine F\u00e4higkeiten im Bereich Machine Learning und deine Beherrschung von TensorFlow unter Beweis stellen. Um sie zu erhalten, musst du einen Qualifikationstest absolvieren.<\/p>

Um diesen Test zu bestehen, musst du \u00fcber verschiedene F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen. Kenntnisse \u00fcber Machine Learning<\/strong> und Algorithmen sind ebenso erforderlich wie Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Matrizen oder linearer Algebra.<\/p>

Die Programmiersprachen Python, R, C++ und Java sollten ebenfalls bekannt sein. Du solltest auch mit den wichtigsten Konzepten neuronaler Netze vertraut sein und Modelle anhand von Daten trainieren k\u00f6nnen.<\/p>

Im Allgemeinen kann ein erfahrener Programmierer seine Zertifizierung innerhalb von drei Wochen erlangen. Ein absoluter Anf\u00e4nger wird etwa sechs Monate ben\u00f6tigen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Wie hoch ist das Gehalt eines TensorFlow-Experten?<\/h3>\t\t\n\t\t

Verschiedene Berufe erfordern die Beherrschung von TensorFlow. Im Allgemeinen handelt es sich dabei um hochbezahlte Berufe.<\/p>

Ein TensorFlow-Entwickler verdient in den USA durchschnittlich 148.508 US-Dollar. Dieses Gehalt schwankt zwischen 94.000 und 204.000 US-Dollar pro Jahr und kann mit zunehmender Erfahrung leicht steigen.<\/p>

Ein Data Scientist verdient in Deutschland zwischen 35.000 \u20ac und 55.000 \u20ac pro Jahr. Wer mit TensorFlow umgehen kann, kann also ein hohes Gehalt erzielen.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Wie kann ich an einem TensorFlow Kurs teilnehmen?<\/h3>\t\t\n\t\t

Wenn du lernen m\u00f6chtest, TensorFlow zu beherrschen, oder dich auf deine Zertifizierung vorbereiten willst, solltest du dich f\u00fcr Liora entscheiden. Unsere Schulungen machen dich fit im Umgang mit diesem Machine-Learning-Framework.<\/p>

Unser Data Scientist-Programm<\/a> deckt TensorFlow, Keras und neuronale Netze im Deep Learning-Modul ab. Du wirst auch in die Python-Programmierung, Machine Learning, DataViz und Datenbanken eingef\u00fchrt.<\/p>

Dieser Kurs wird im intensiven BootCamp-Modus oder als Weiterbildung angeboten. Er wird vollst\u00e4ndig aus der Ferne durchgef\u00fchrt, mit 85 % individuellem Coaching auf unserer Online-Plattform und 15 % MasterClasses.<\/p>

Am Ende des Kurses erh\u00e4ltst du ein Zertifikat, das von MINE ParisTech \/ PSL Executive Education verliehen wird. Damit hast du alle Voraussetzungen, um Data Scientist zu werden und wie 80 % unserer Alumni sofort einen Job zu finden. Dieser Kurs kann \u00fcber den Bildungsgutschein finanziert werden.<\/strong><\/p>

Wenn du bereits Data Scientist bist und deine F\u00e4higkeiten perfektionieren m\u00f6chtest oder dich auf TensorFlow konzentrieren willst, kannst du unseren Kurs Deep Learning Expert w\u00e4hlen. In diesem Kurs lernst du, Keras und Tensorflow, die Programmierung und KI-Techniken wie NLP und Computer Vision zu beherrschen. Dieses Programm wird in 15 Wochen abgeschlossen.<\/p>

Wenn du unsere Kurse absolvierst, kannst du ein Experte f\u00fcr Deep Learning oder Data Science werden. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke die Liora-Kurse.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n

Werde Deep Learning Expert<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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