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Vers.: 1.1 Revision: 3 Build: 20
TensorFlow und PyTorch
Software für maschinelles Lernen
KnowHow vorhanden Kompetenzen ausbauen Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien
des maschinellen Lernens.
2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für
maschinelles Lernen verwendet wird.
3. TensorFlow: Verständnis der TensorFlow-Bibliothek und ihrer Anwendung.
4. PyTorch: Verständnis der PyTorch-Bibliothek und ihrer Anwendung.
5. Neuronale Netze: Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung neuronaler Netze.
6. Deep Learning: Verständnis der Konzepte und Techniken des Deep Learning.
7. Modelltraining: Fähigkeiten im Training von Modellen mit TensorFlow und PyTorch.
8. Modellbewertung: Techniken zur Bewertung der Leistung von Modellen.
9. Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Hyperparameter von Modellen.
10. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Vorbereitung von Daten für das Training von Modellen.
11. Datenaugmentation: Anwendung von Datenaugmentationstechniken zur Verbesserung der
Modellleistung.
12. Transfer Learning: Nutzung vortrainierter Modelle zur Lösung neuer Aufgaben.
13. Modellarchitekturen: Verständnis verschiedener Modellarchitekturen wie CNNs, RNNs und
GANs.
14. Fehlerbehebung: Techniken zur Diagnose und Behebung von Problemen beim Modelltraining.
15. Visualisierung: Nutzung von Visualisierungstools zur Analyse von Modellen und Daten.
16. TensorBoard: Verwendung von TensorBoard zur Überwachung und Visualisierung von
TensorFlow-Modellen.
17. TorchVision: Nutzung von TorchVision zur Arbeit mit Bilddaten in PyTorch.
18. Optimierungsalgorithmen: Verständnis von Optimierungsalgorithmen wie SGD, Adam und
RMSprop.
19. Loss-Funktionen: Kenntnisse in der Implementierung und Nutzung verschiedener
Loss-Funktionen.
20. Batch-Verarbeitung: Techniken zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen in Batches.
21. Speichermanagement: Optimierung des Speichermanagements bei der Arbeit mit großen
Modellen.
22. GPU-Beschleunigung: Nutzung von GPUs zur Beschleunigung des Modelltrainings.
23. Cloud-Computing: Einsatz von Cloud-Diensten zur Skalierung von Trainingsprozessen.
24. Modellbereitstellung: Techniken zur Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen.
25. API-Entwicklung: Erstellung von APIs zur Integration von Modellen in Anwendungen.
26. Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen für Modelle und Code.
27. Teamarbeit: Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern und Data Scientists.
28. Projektmanagement: Fähigkeiten im Projektmanagement und in agilen Methoden.
29. Ethik im maschinellen Lernen: Verständnis der ethischen Aspekte und
Verantwortlichkeiten im maschinellen Lernen.
30. Kontinuierliches Lernen: Bereitschaft, sich kontinuierlich über neue Entwicklungen
und Best Practices im Bereich TensorFlow und PyTorch zu informieren.