Deeplearning4j (DL4J): Deep Learning in Java-Anwendungen

Dieses Seminar bietet eine praxisorientierte Einführung in Deeplearning4j und dessen Einsatz in Java-Umgebungen . Die Teilnehmenden lernen, wie sie Deep-Learning-Modelle für Bilderkennung, NLP und Zeitreihenanalysen erstellen, trainieren und bereitstellen können. Der Vergleich mit alternativen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch gibt einen Überblick über die Stärken von DL4J in spezifischen Anwendungsfällen. Die Übungen ermöglichen die direkte Umsetzung des Gelernten. Nutzen für Unternehmen: Mit DL4J können Unternehmen skalierbare Deep-Learning-Modelle entwickeln, ihre Daten effizient nutzen und datengetriebene Entscheidungen optimieren . Die Integration in bestehende Java-Infrastrukturen reduziert Implementierungskosten und fördert die Nutzung von KI in Produktionsumgebungen.

Hinweis zum Ablauf

Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Java-Entwickler, Data Scientists, IT-Architekten und technische Entscheider, die DL4J für Deep-Learning-Modelle in Java-Anwendungen nutzen möchten. Grundkenntnisse in Java-Programmierung und maschinellem Lernen sind erforderlich.

Zielsetzung

Am Ende des Seminars verstehen die Teilnehmenden die Grundlagen von DL4J, können einfache neuronale Netzwerke erstellen und diese für verschiedene Anwendungsfälle wie Bilderkennung oder NLP trainieren und evaluieren.

Hinweis für Menschen mit Behinderungen

Das Schulungszentrum ist barrierefrei, die Schulungen werden auch als Online-Schulung angeboten.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Teilnahmebescheinigung und digitales Badge nach dem Kurs

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsscheck NRW

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. Preisvorteil 3=2: Der Dritte Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.