TensorFlow Spezialist (m/w/d) für die Gebäudeautomation mit Schwerpunkt auf Fehlerdiagnose

Nach Abschluss dieser Weiterbildung verfügen Sie über Wissen in der Fehlerdiagnose der Gebäudeautomation, insbesondere in der Anwendung von TensorFlow, GitHub/GitLab und Deep Learning. Sie erlernen die Nutzung der Programmiersprache Python zur Entwicklung von Web-Anwendungen und die Visualisierung von Daten mit TensorFlow. Sie sind in der Lage, Machine-Learning-Verfahren zur Auswertung von Daten einzusetzen und Algorithmen zur Umsetzung von gewonnenen Erkenntnissen in konkrete Handlungsanweisungen abzuleiten. Diese Weiterbildung ermöglicht Ihnen eine Tätigkeit als Spezialist (m/w/d) für die Fehlerdiagnose in der Gebäudeautomation.

Grundlagen der Gebäudeautomation und Fehlerdiagnose

• Einführung in die Fehlerdiagnose und Problemanalyse in der Gebäudeautomation
• Fehlererkennung und -analyse in der Gebäudeautomation
• Diagnose-Tools und Techniken für automatisierte Systeme
• Fehlerbehebung und Implementierung von Lösungen

TensorFlow und Keras Grundlagen

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Verwendung von Keras
• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Visualisierung von Ergebnissen mit Keras

Python und Programmierkonzepte

• Python- und Machine-Learning-Bibliotheken
• Installation und Einrichtung von Python
• Grundlegende Programmierkonzepte
• Datenstrukturen
• Python-Skripte
• Standard-Datentypen
• Funktionen

Machine Learning und Deep Learning Techniken

• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Aufgaben und Funktion von Deep Learning
• Neuronale Netze
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Lineare Regression im Deep Learning

TensorFlow Erweiterte Anwendungen und Tools

• TensorFlow.js-Einführung und quadratische Regression
• Laden und Speichern von Modellen
• PoseNet-Modell mit TensforFlow.js und Smart Home
• Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV
• Anwendungen in Cloud Deep Learning, Bildgenerierung, Musik und Video

Softwareentwicklung und -management

• Verbinndungen zu TensforFlow
• Versionsverwaltung
• Agiles Arbeiten mit Git
• Continuous Integration und Continuous Delivery
• Software Testing und Qualitätssicherung
• Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle

Projektarbeit und spezielle Programmiermethoden

• Qualifikationsprojekt TensorFlow
• Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
• Threads
• Finden und Vermeiden von Fehlern