Change is accelerating: Embracing Continuous Deployment & DevOps [Sponsored Talk]

Intro

Machine Learning

• Was ist Machine Learning?
• Der typische ML Workflow
• Was sind neuronale Netze?
• Jupyter Lab mit Python
• Eine Einführung in TensorFlow
• Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

• Datengeneratoren
• Datasets explorativ analysieren
• Hold-Out vs. Cross Validation

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

• Feed-Forward Netzarchitektur
• Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
• Evaluation und Visualisierung des Modells

Pipelines mit Luigi

• Anforderungen an produktive Modelle
• Übersicht über Luigi und dessen Module
• Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

• Anforderungen an produktive Modelle
• Übersicht über Luigi und dessen Module
• Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: TensorFlow-Serving

• Übersicht über TensorFlow-Serving
• Ladestrategien konfigurieren
• Deployment des Modells