In einem TensorFlow Kurs lernst du, das Open-Source-Framework von Google zu beherrschen, das für Data Science und Deep Learning unverzichtbar ist. Finde heraus, wie und warum du einen solchen Kurs belegen solltest. Machine Learning ist in den letzten Jahren immer zugänglicher geworden. Die Entwicklung von Frameworks hat die Implementierung von Modellen stark vereinfacht.
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen. Dieses „Toolkit“ der symbolischen Mathematik ermöglicht verschiedene Aufgaben wie die Inferenz und das Training von neuronalen Netzen.
Programmierer können Tensorflow verwenden, um Machine-Learning-Anwendungen mithilfe einer Vielzahl von Ressourcen und Werkzeugen zu erstellen.
Dazu gehören das Sammeln von Daten, das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Vorhersagen und die Verbesserung zukünftiger Ergebnisse.
Unter den verschiedenen Plattformen für Deep Learning ist TensorFlow zweifellos die am häufigsten verwendete. Ursprünglich wurde dieses Framework intern von Google entwickelt, um seine Daten und seine leistungsstarken Computer zu nutzen.
Das Google Brain Team entwickelte TensorFlow und stellte es 2015 unter der Apache Open Source-Lizenz zur Verfügung. Es ist möglich, das Tool mit mehreren CPUs und GPUs und verschiedenen mobilen Betriebssystemen zu nutzen.
Die Front-End-API basiert auf der Programmiersprache Python und ermöglicht es, Anwendungen mit diesem Framework zu erstellen. Die Anwendungen werden in C++ ausgeführt.
Mithilfe von TensorFlow ist es möglich, neuronale Netze für die Klassifizierung von Zahlen, Bilderkennung, neuronale Netze, Sequence-to-Sequence-Modelle für die maschinelle Übersetzung und natürliche Sprachverarbeitung zu trainieren und auszuführen.
Wie funktioniert TensorFlow?
Die Funktionsweise von TensorFlow beruht auf Tensor: Inputs in Form von multidimensionalen Tabellen.
Dies ermöglicht die Erstellung von Dataflow-Strukturen und -Grafiken, 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 durchgeführt werden können.
Die drei Elemente der Struktur von TensorFlow sind die Datenvorverarbeitung, die Modellbildung und schließlich das Training und die Schätzung des Modells.
Die Trainingsphase der KI findet auf einem Computer statt. Es ist möglich, Grafikprozessoren und CPUs zu verwenden, um das Modell zu trainieren und auszuführen. Der weitere Prozess kann auf Windows, macOS, Linux, in der Cloud oder auf einem mobilen OS wie iOS und Android durchgeführt werden.
Das TensorBoard ist ein weiterer wichtiger Bestandteil von TensorFlow. Es ermöglicht die grafische und visuelle Überwachung des TensorFlows.
Seit Oktober 2019 hat TensorFlow 2.0 viele Verbesserungen eingeführt, die auf dem Feedback der Nutzer basieren. Diese Verbesserungen haben es leistungsfähiger und benutzerfreundlicher gemacht, insbesondere durch die vereinfachte Keras-API für das Trainieren von Modellen.
Eine neue API vereinfacht auch das verteilte Training. Durch die Unterstützung von TensorFlow Lite können Modelle auf einer breiteren Palette von Plattformen eingesetzt werden. Allerdings muss der für frühere Versionen des Frameworks geschriebene Code umgeschrieben werden, um diese Neuerungen voll nutzen zu können.
Was sind die verschiedenen Komponenten von TensorFlow?
Ein Tensor ist eine Matrix oder ein Vektor, der jede beliebige Form von Daten darstellen kann. Die Dimensionalität der Matrix oder des Arrays bestimmt die Form der Daten.
Sie kann aus den Eingabedaten stammen oder das Ergebnis einer Berechnung sein. Alle Operationen in TensorFlow werden innerhalb eines Graphen ausgeführt: eine Reihe von Berechnungen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten.
Der Graph stellt die Operationen und die Beziehungen zwischen ihnen dar. Es zeigt nicht die Werte. Die Portabilität von Graphen ermöglicht es, Berechnungen für den späteren Gebrauch zu speichern.
Welche Vorteile bietet TensorFlow?
TensorFlow wurde für eine einfache Nutzung entwickelt. Sie vereint verschiedene APIs, die es ermöglichen, Deep-Learning-Architekturen in großem Maßstab zu erstellen.
Es kann als eine grafikbasierte Programmiersprache beschrieben werden, die es Entwicklern ermöglicht, die Kreationen ihrer neuronalen Netze vom Tensorboard aus zu betrachten.
Das Debugging-Tool ist sehr nützlich und beliebt. Aus all diesen Gründen ist Tensorflow das beliebteste Deep-Learning-Framework auf GitHub.
Wozu dient TensorFlow? Wer benutzt es?
Der Hauptanwendungsfall von TensorFlow ist die künstliche Intelligenz, mit Anwendungen für Machine Learning und Deep Learning. Es wird zum Beispiel von Google für sein RankBrain-System verwendet, um die Suchergebnisse seiner Websuchmaschine zu verbessern.
Die Firma hat das Framework auch für Anwendungen wie die automatische Generierung von E-Mails, die Bildklassifizierung, die optische Zeichenerkennung oder die Entdeckung von Medikamenten in Zusammenarbeit mit Forschern der Stanford University verwendet.
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.
Wenn du lernst, TensorFlow zu beherrschen, kann dir das also viele berufliche Möglichkeiten eröffnen. Unternehmen auf der ganzen Welt suchen nach Experten.
Was ist ein TensorFlow-Entwickler?
Ein TensorFlow-Entwickler ist ein Spezialist, der neuronale Netze mithilfe von TensorFlow entwerfen und trainieren kann. Er entwirft und verwaltet die Systeme und Anwendungen.
Um diese Rolle ausüben zu können, ist es notwendig, die Zertifizierung zum TensorFlow-Entwickler zu erlangen. Dies ist ein wichtiger Schritt für Studenten, Entwickler und Data Scientists, die ihre Fähigkeiten im Bereich Machine Learning durch den Aufbau und das Training von Modellen mithilfe des Frameworks demonstrieren möchten.
Was ist die Google-Entwicklerzertifizierung?
Mit einer Google-Entwicklerzertifizierung kannst du deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und deine Beherrschung von TensorFlow unter Beweis stellen. Um sie zu erhalten, musst du einen Qualifikationstest absolvieren.
Um diesen Test zu bestehen, musst du über verschiedene Fähigkeiten verfügen. Kenntnisse über Machine Learning und Algorithmen sind ebenso erforderlich wie Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Matrizen oder linearer Algebra.
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 können.
Im Allgemeinen kann ein erfahrener Programmierer seine Zertifizierung innerhalb von drei Wochen erlangen. Ein absoluter Anfänger wird etwa sechs Monate benötigen.
Wie hoch ist das Gehalt eines TensorFlow-Experten?
Verschiedene Berufe erfordern die Beherrschung von TensorFlow. Im Allgemeinen handelt es sich dabei um hochbezahlte Berufe.
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.
Ein Data Scientist verdient in Deutschland zwischen 35.000 € und 55.000 € pro Jahr. Wer mit TensorFlow umgehen kann, kann also ein hohes Gehalt erzielen.
Wie kann ich an einem TensorFlow Kurs teilnehmen?
Wenn du lernen möchtest, TensorFlow zu beherrschen, oder dich auf deine Zertifizierung vorbereiten willst, solltest du dich für DataScientest entscheiden. Unsere Schulungen machen dich fit im Umgang mit diesem Machine-Learning-Framework.
Unser Data Scientist-Programm deckt TensorFlow, Keras und neuronale Netze im Deep Learning-Modul ab. Du wirst auch in die Python-Programmierung, Machine Learning, DataViz und Datenbanken eingeführt.
Dieser Kurs wird im intensiven BootCamp-Modus oder als Weiterbildung angeboten. Er wird vollständig aus der Ferne durchgeführt, mit 85 % individuellem Coaching auf unserer Online-Plattform und 15 % MasterClasses.
Am Ende des Kurses erhältst 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 über den Bildungsgutschein finanziert werden.
Wenn du bereits Data Scientist bist und deine Fähigkeiten perfektionieren möchtest oder dich auf TensorFlow konzentrieren willst, kannst du unseren Kurs Deep Learning Expert wählen. 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.
Wenn du unsere Kurse absolvierst, kannst du ein Experte für Deep Learning oder Data Science werden. Warte nicht länger und entdecke die DataScientest-Kurse.
