Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs
StackFuel 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
Automatisierte Datenpipelines für GPU-beschleunigtes Training in Deep Learning Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für effizientes Modelltraining vorbereiten Workflows optimieren, um den Datenfluss zwischen CPU und GPU zu maximieren Automatisierungstech…
Lerninhalte
Automatisierte Datenpipelines für GPU-beschleunigtes Training in Deep Learning<ul><li>Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für effizientes Modelltraining vorbereiten </li><li>Workflows optimieren, um den Datenfluss zwischen CPU und GPU zu maximieren </li><li>Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Trainingsabläufe zu beschleunigen </li></ul><p> <br/></p>SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning<ul><li>Joins und Aggregationen einsetzen, um große Datensätze effizient für das GPU-Training aufzubereiten </li><li>Optimierte Abfragen schreiben, um die Geschwindigkeit der Datenbereitstellung zu verbessern </li><li>Datenbanken verwalten, um den reibungslosen Zugriff auf Trainings- und Validierungsdatensätze zu gewährleisten </li></ul><p> <br/></p>Interaktive Analyse und Visualisierung von Trainingsprozessen mit Power BI<ul><li>Dynamische Dashboards gestalten, um GPU-Auslastung und Modellmetriken visuell darzustellen </li><li>DAX-Funktionen nutzen, um Performance-Monitoring von neuronalen Netzwerken zu optimieren </li><li>Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Modellverbesserungen strategisch zu planen </li></ul><p> <br/></p>Einsatz von GPUs zur Beschleunigung neuronaler Netzwerke<ul><li>Modelltraining auf GPUs optimieren, um Berechnungszeiten signifikant zu reduzieren </li><li>Batch-Normalisierung und Optimierungsverfahren anwenden, um komplexe Modelle effizient zu trainieren </li><li>Frameworks wie TensorFlow und PyTorch nutzen, um GPU-beschleunigte Deep Learning-Anwendungen zu realisieren</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“
Ist „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“ 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 „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“?
Die Weiterbildung dauert 8 Monate.
Was kostet „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“?
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 „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning: Training großer neuronaler Netzwerke mit GPUs“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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