TensorFlow Entwickler (m/w/d) für Anwendungen im Gebäudeenergiemanagement mit Qualifikationsprojekt

Nach Abschluss dieser Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse und Fähigkeiten in den Bereichen TensorFlow, GitHub/GitLab, Energiemanagement in der Gebäudeautomation, Deep Learning und Python. Sie lernen, wie Sie Daten mit Python verarbeiten und mithilfe des TensorFlow-Frameworks visualisieren können. Zudem erlangen Sie Kompetenzen im Bereich des Energiemanagements in der Gebäudeautomation sowie im Deep Learning. Nach Absolvierung dieser Maßnahme sind Sie in der Lage, als TensorFlow Entwickler (m/w/d) für Anwendungen im Gebäudeenergiemanagement zu arbeiten und hierbei die erlernten Kenntnisse und Fähigkeiten anzuwenden.

Grundlagen und Einrichtung

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Verbinndungen zu TensorFlow
• Installation und Einrichtung von Python
• Grundlegende Programmierkonzepte
• Python-Skripte
• Standard-Datentypen
• Funktionen
• Textverarbeitung

Erweiterte TensorFlow und Keras Anwendung

• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Laden und Speichern von Modellen
• Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras
• Neuronale Netze

Visualisierung und Problemlösung

• Visualisierung von Ergebnissen mit Keras
• Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle
• Energiemanagementmethoden

Versionierung und agiles Arbeiten

• Versionsverwaltung
• Agiles Arbeiten mit Git
• Continuous Integration und Continuous Delivery

Energiemanagement und Gebäudeautomation

• Funktionen der Gebäudeautomation
• Übersicht über Gebäudeautomationssysteme
• Funktionalität des Smart Meterings
• Energiedatenmanagement
• Stromerzeugung durch regenerative Energien

Gesetzliche und wirtschaftliche Aspekte

• Energiemanagementsystem nach DIN EN ISO 50001, Planung und Bewertung
• Wirtschaftlichkeit elektrischer Energiespeichersysteme
• Kostenbetrachtung und Systemvergleich

Anwendungsprojekte und Spezialthemen

• Qualifikationsprojekt TensorFlow
• Qualifikationsprojekt Gebäudeenergiemanagement
• PoseNet-Modell mit TensorFlow.js und Smart Home
• Stimmungsanalyse mit TF.js
• Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV
• Erkennung der Umgebung mit YOLO und TensorFlow.js

Entwicklungsumgebung und Programmierungstools

• Elektrische und elektrochemische Energiespeicher
• Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter
• Finden und Vermeiden von Fehlern
• Dynamische Websites-CGI und WSGI
• Datenbanken
• Testen und Tuning
• Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
• Benutzungsoberflächen mit QT und Multimediaanwendungen mit QT