{"course":{"productid":34495,"modality":6,"active":true,"language":"de","title":"Computer Vision for Industrial Inspection","productcode":"CVII","vendorcode":"NV","vendorname":"Nvidia","fullproductcode":"NV-CVII","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/nvidia-cvii","objective":"<ul>\n<li>Extrahieren Sie aussagekr&auml;ftige Erkenntnisse aus dem bereitgestellten Datensatz mit Pandas DataFrame.<\/li><li>Anwendung von Transfer-Learning auf ein Deep-Learning-Klassifizierungsmodell.<\/li><li>Feinabstimmung des Deep-Learning-Modells und Festlegung von Bewertungsmetriken.<\/li><li>Einsetzen und Messen der Modellleistung.<\/li><li>Experimentieren Sie mit verschiedenen Inferenzkonfigurationen, um die Modellleistung zu optimieren.<\/li><\/ul>","essentials":"<ul>\n<li>Erfahrung mit Python; Grundkenntnisse in Datenverarbeitung und Deep Learning.<\/li><li>Um Erfahrungen mit Python zu sammeln, empfehlen wir dieses Python-Tutorial.<\/li><li>Um ein grundlegendes Verst&auml;ndnis von Datenverarbeitung und Deep Learning zu erlangen, empfehlen wir DLI&#039;s Fundamentals of Deep Learning.<\/li><\/ul>","outline":"<p><strong>Einf&uuml;hrung<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Treffen Sie den Ausbilder.<\/li><li>Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join<\/li><\/ul><p><strong>Datenexploration und -vorverarbeitung mit DALI<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Erfahren Sie, wie Sie wertvolle Erkenntnisse aus einem Datensatz gewinnen und Bilddaten f&uuml;r Deep-Learning-Modelle vorverarbeiten k&ouml;nnen.<\/li><li>Datensatz mit Pandas erforschen<\/li><li>Vorverarbeitung der Daten mit DALI<\/li><li>Bewertung des Umfangs der Durchf&uuml;hrbarkeitspr&uuml;fung<\/li><\/ul><p><strong>Effizientes Modelltraining mit TAO Toolkit<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe von Transfer-Learning-Techniken effizient ein Klassifizierungsmodell f&uuml;r die Fehlererkennung trainieren k&ouml;nnen.<\/li><li>Trainieren Sie ein Deep Learning-Modell mit TAO Toolkit<\/li><li>Bewerten Sie die Genauigkeit des Modells<\/li><li>Iterieren Sie das Modelltraining, um die Genauigkeit zu verbessern.<\/li><\/ul><p><strong>Modellbereitstellung f&uuml;r Inferenz<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Lernen Sie, wie man die Leistung eines Deep-Learning-Modells einsetzt und misst<\/li><li>Optimieren Sie Deep Learning Modelle mit TensorRT<\/li><li>Modell mit Triton Inference Server bereitstellen<\/li><li>Untersuchung und Bewertung der Auswirkungen verschiedener Schlussfolgerungskonfigurationen<\/li><\/ul><p><strong>Bewertung und Fragen und Antworten<\/strong><\/p>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/nvidia-cvii\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie schnell ein maschinelles Lernmodell entwickeln und einsetzen k&ouml;nnen, das Deep Learning f&uuml;r Computer Vision nutzt, um Defektklassifizierungen und andere visuelle Erkennungsaufgaben durchzuf&uuml;hren. Mit NVIDIAs eigenem realen Produktionsdatensatz als Beispiel\nBeispiel zeigt dieser Workshop, wie die L&ouml;sung einfach auf eine Vielzahl von Anwendungsf&auml;llen in der Fertigung und industriellen Inspektion angewendet werden kann.<\/p>\n<p><em>Bitte beachten Sie, dass eine einmal best&auml;tigte Buchung nicht mehr r&uuml;ckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f&uuml;r eine Veranstaltung nach der Best&auml;tigung nicht mehr stornieren k&ouml;nnen und keine R&uuml;ckerstattung erfolgt, unabh&auml;ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"- Extrahieren Sie aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse aus dem bereitgestellten Datensatz mit Pandas DataFrame.\n- Anwendung von Transfer-Learning auf ein Deep-Learning-Klassifizierungsmodell.\n- Feinabstimmung des Deep-Learning-Modells und Festlegung von Bewertungsmetriken.\n- Einsetzen und Messen der Modellleistung.\n- Experimentieren Sie mit verschiedenen Inferenzkonfigurationen, um die Modellleistung zu optimieren.","essentials_plain":"- Erfahrung mit Python; Grundkenntnisse in Datenverarbeitung und Deep Learning.\n- Um Erfahrungen mit Python zu sammeln, empfehlen wir dieses Python-Tutorial.\n- Um ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis von Datenverarbeitung und Deep Learning zu erlangen, empfehlen wir DLI's Fundamentals of Deep Learning.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nDatenexploration und -vorverarbeitung mit DALI\n\n\n\n- Erfahren Sie, wie Sie wertvolle Erkenntnisse aus einem Datensatz gewinnen und Bilddaten f\u00fcr Deep-Learning-Modelle vorverarbeiten k\u00f6nnen.\n- Datensatz mit Pandas erforschen\n- Vorverarbeitung der Daten mit DALI\n- Bewertung des Umfangs der Durchf\u00fchrbarkeitspr\u00fcfung\nEffizientes Modelltraining mit TAO Toolkit\n\n\n\n- Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe von Transfer-Learning-Techniken effizient ein Klassifizierungsmodell f\u00fcr die Fehlererkennung trainieren k\u00f6nnen.\n- Trainieren Sie ein Deep Learning-Modell mit TAO Toolkit\n- Bewerten Sie die Genauigkeit des Modells\n- Iterieren Sie das Modelltraining, um die Genauigkeit zu verbessern.\nModellbereitstellung f\u00fcr Inferenz\n\n\n\n- Lernen Sie, wie man die Leistung eines Deep-Learning-Modells einsetzt und misst\n- Optimieren Sie Deep Learning Modelle mit TensorRT\n- Modell mit Triton Inference Server bereitstellen\n- Untersuchung und Bewertung der Auswirkungen verschiedener Schlussfolgerungskonfigurationen\nBewertung und Fragen und Antworten","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie schnell ein maschinelles Lernmodell entwickeln und einsetzen k\u00f6nnen, das Deep Learning f\u00fcr Computer Vision nutzt, um Defektklassifizierungen und andere visuelle Erkennungsaufgaben durchzuf\u00fchren. Mit NVIDIAs eigenem realen Produktionsdatensatz als Beispiel\nBeispiel zeigt dieser Workshop, wie die L\u00f6sung einfach auf eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen in der Fertigung und industriellen Inspektion angewendet werden kann.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-07-29T12:18:27+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34495","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-cvii"}}