TensorFlow Entwickler (m/w/d) für Anwendungen in der Gebäudeautomation mit Schwerpunkt auf Cyber Security

Im Anschluss an diese Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Anwendung von TensorFlow für die Gebäudeautomation mit Schwerpunkt auf Cybersecurity. Sie erlernen die Programmiersprache Python und entwickeln mithilfe von Deep Learning-Techniken und TensorFlow-Modellen sichere Netzwerke für die Gebäudedatenübertragung. Darüber hinaus erwerben Sie Kenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit, insbesondere Cybersecurity, und GitHub/GitLab für eine Zusammenarbeit. Nach Abschluss der Maßnahme sind Sie qualifiziert, als TensorFlow Entwickler (m/w/d) in der Gebäudeautomation tätig zu werden und Algorithmen zur Verbesserung der Cybersecurity zu entwickeln.

TensorFlow Grundlagen und Installation

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Python- und Machine-Learning-Bibliotheken
• Grundlegende Programmierkonzepte
• Standard-Datentypen
• Funktionen
• Ein-und Ausgabe
• Systemfunktionen

Keras und Modellierung in TensorFlow

• Verwendung von Keras
• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Stimmungsanalyse mit Keras
• Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV
• Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras
• Neuronale Netze

Machine Learning-Analyse und Visualisierung

• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Visualisierung von Ergebnissen mit Keras
• Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle

Entwicklungswerkzeuge und Praktiken

• Versionsverwaltung
• Agiles Arbeiten mit Git
• Software Testing und Qualitätssicherung
• Finden und Vermeiden von Fehlern
• Testen und Tuning

Cyber Security in der Gebäudeautomation

• Grundlagen der Cybersecurity in der Gebäudeautomation
• Sicherheitsbedrohungen und Risikoanalyse für Gebäudeautomatisierungssysteme
• Sicherheit von Gebäudeautomatisierungssystemen: Netzwerke und Protokolle
• Zukunftstrends und Herausforderungen in der IT-Sicherheit für Gebäudeautomation
• Security by Design: sichere Gestaltung von Gebäudeautomatisierungssystemen

Sicherheitsmaßnahmen und Technologien

• Schutz vor Cyberangriffen auf Gebäudeautomatisierungssysteme
• Authentifizierung und Zugriffskontrolle in der Gebäudeautomation
• Sichere Datenübertragung und Verschlüsselungstechniken
• Sicherheit von Gebäudeautomatisierungssystemen: Firewalls und Zugriffskontrolle
• Sicherheitslücken in Gebäudeautomatisierungssystemen: Praxisbeispiele und Case Studies

Smart Homes und Gebäudeautomation

• Sicherheit von Gebäudeautomatisierungssystemen in Smart Cities
• Sicherheit von Gebäudeautomatisierungssystemen in Gewerbe- und Bürogebäuden
• PosNet-Modell mit TensorFlow.js und Smart Home
• Erkennung der Umgebung mit YOLO und TensorFlow.js

Programmierung und Datenverarbeitung

• Installation und Einrichtung von Python
• Datenstrukturen
• Definition von Klassen
• Objektorientiertes Modellieren
• XML und JSON
• Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung