Dieser Kurzkurs hilft Ihnen dabei, Machine-Learning-Workflows mit TensorFlow 2.x zu erstellen und zu optimieren. Zunächst strukturieren Sie eine End-to-End-Pipeline, die die Datenerfassung mit tf.data, die Modelldefinition mit Keras und ein benutzerdefiniertes Training mit Checkpoints zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit umfasst. Anschließend lernen Sie, wie Sie Ihre Modelle mithilfe von TensorFlow Lite für den Einsatz optimieren, einschließlich Quantisierung nach dem Training und Latenz-Benchmarking. Dabei erfahren Sie, wie ML-Ingenieure die Leistung messen, Kompromisse abwägen und Modelle auf Mobil- und Edge-Geräten bereitstellen. Durch praktische Übungen und Beispiele aus der Praxis lernen Sie, wie ein angewandter ML-Praktiker zu denken, der effiziente, produktionsreife TensorFlow-Systeme entwickelt.
Erstellen und Optimieren von TensorFlow ML Workflows
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
- Kategorie: Tensorflow
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März 2026
Unterrichtet in Englisch
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