// Java & KI-Anwendungen
Machine Learning in Java mit Tribuo und DJL
Klassisches Machine Learning und Modellinferenz ohne Wechsel nach Python.
- Inhouse-Schulung
- 2 Tage
- Experten & Architektur
- Remote oder vor Ort
- KI-Anwendung
Was Sie mitnehmen
- Sie trainieren und bewerten Klassifikations- und Regressionsmodelle mit Tribuo.
- Sie machen Modelle mit der Provenienz von Tribuo nachvollziehbar.
- Sie setzen vortrainierte Modelle mit der Deep Java Library für Inferenz ein.
- Sie integrieren Modellinferenz in eine Java-Anwendung, ohne nach Python zu wechseln.
Agenda
Die Agenda ist die Grundlage. Schwerpunkte und Beispiele stimmen wir vorab auf Ihr Team ab.
Tag 1
- Machine Learning in der JVM: Einsatzfälle, Abgrenzung zu Sprachmodellen
- Tribuo: Datasets, Features, Outputs, Trainer und Modelle
- Klassifikation: logistische Regression, Entscheidungsbäume, Evaluation
- Regression und Kennzahlen: RMSE, MAE, R²
- Übung: Klassifikationsmodell trainieren, bewerten und speichern
Tag 2
- Provenienz in Tribuo: Modelle nachvollziehbar und reproduzierbar machen
- Deep Java Library: Engines für PyTorch und ONNX Runtime, Model Zoo
- Vortrainierte Modelle für Bild- und Textklassifikation und Embeddings
- In Python trainierte Modelle als ONNX übernehmen und in der JVM ausführen
- Übung: vortrainiertes Modell per DJL in einen REST-Dienst einbinden
KI in dieser Schulung
// KI als Bestandteil der Anwendung
Klassifikation, Regression und vortrainierte Modelle direkt in der JVM.
Voraussetzungen und Rahmen
- Vorwissen
- Sehr gute Java-Kenntnisse. Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich.
- Werkzeuge
- Tribuo, Deep Java Library (Open Source, Apache 2.0)
- Niveau
- Experten & Architektur
- Teilnehmende
- bis 10 Personen, größere Gruppen auf Anfrage
- Durchführung
- Remote per Videokonferenz oder bei Ihnen vor Ort
- Enthalten
- Abstimmung vorab, Unterlagen, Übungsprojekte, Teilnahmebescheinigungen
// Trainer mit langjähriger Softwareentwicklungserfahrung, akademische Ausbildung in Informatik und KI.
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