Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models
Ironhack Germany GmbH · Berlin
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models legt den Fokus auf fortschrittliche Methoden, um Deep Learning-Modelle mit höchster Effizienz über mehrere Systeme zu trainieren und zu skalieren.
Lerninhalte
<p>Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models legt den Fokus auf fortschrittliche Methoden, um Deep Learning-Modelle mit höchster Effizienz über mehrere Systeme zu trainieren und zu skalieren. Im Gegensatz zu allgemeinen Kursen im Bereich AI Engineering behandelt dieses Modul speziell die optimalen Strategien für paralleles Model Training, die effektive Nutzung von Cluster-Ressourcen, Communication Overhead, Data Parallelism, Model Parallelism sowie den sicheren Einsatz von Frameworks wie TensorFlow und PyTorch für großformatige Deep Learning-Projekte. Der gezielte Einsatz skalierbarer Machine Learning- und Deep Learning-Infrastrukturen bildet den einzigartigen Kern dieses Kurses.</p>Grundlagen von AI Engineering<ul><li> Vertieftes Verständnis von AI Engineering im Kontext verteilter Systeme</li><li> Spezifische Herausforderungen beim Einsatz neuronaler Netze in großskaligen Szenarien</li><li> Anforderungen an Künstliche Intelligenz für skalierte Modelldurchläufe und Systemintegration</li><li> Überblick über Neural Networks für Machine Learning und Deep Learning</li><li> Bedeutung von Automation, Data Engineering und Datenwissenschaft bei skalierbaren Modellen</li><li> Einbindung von Ethical AI-Aspekten, Sicherheit und regulatorischen Rahmenbedingungen</li></ul><br/>Technologien und Implementierungsstrategien<ul><li> Technologien wie TensorFlow, PyTorch, Python für verteiltes Deep Learning</li><li> Strukturierung und Skalierung von Data Science-Workloads in der Cloud und On-Premise</li><li> Pragmatiken der Modellbereitstellung (Model Deployment) sowie von MLOps-Prozessen</li><li> Verwendung von APIs zur Integration, Datenverarbeitung und Automatisierung</li><li> Strategien für Hardware-Beschleunigung (GPUs, TPUs) für Training und Inferenz</li><li> Data Engineering, Datenpipelines und Orchestrierung</li></ul><br/>Praktische Anwendung und Best Practices<ul><li> Distributed Model Training in Laborumgebungen mit realen Datensätzen</li><li> Performance-Testing, skalierbare Prompt-Entwicklung und Natural Language Processing</li><li> Optimierung von Datenströmen und Skalierung bei Computer Vision-Projekten</li><li> Fallstudien zum Cluster-Management für Deep Learning</li><li> Szenarien zur effizienten Ressourcennutzung, Monitoring und Troubleshooting</li></ul><br/>Monitoring, Optimierung und Governance<ul><li> Überwachung und Optimierung von Deep Learning-Clustern mittels Dashboards und KPIs</li><li> Performance Messung für automatisierte Modellbereitstellung und Skalierung</li><li> Incident Response, Datenanalyse und Systemhärtung im verteilten Umfeld</li><li> Reporting, Ressourcenallokation und Einhaltung ethischer KI-Standards</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“
Ist „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Distributed Training and Scaling of Deep Learning Models“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.