Beschreibung
Machine Learning (ML) im Unternehmen gewinnbringend einsetzen
Wertschöpfungspotenziale detektieren und nutzen
Machine Learning ist derzeit das erfolgreichste Gebiet der Künstlichen Intelligenz. An zwei Seminartagen lernen die Teilnehmenden den Einsatz von Machine Learning-Anwendungen für konkrete Anwendungsszenarien im Unternehmen kennen. Machine Learning-Algorithmen suchen zielgerichtet nach Mustern und erlauben dadurch Auswertungen, die für einzelne Menschen längst zu komplex geworden sind. Ganz gleich, ob Kundeninformationen, Preise oder Umsatzentwicklungen – überall dort, wo tabellarische Daten vorliegen, kommen mittlerweile Machine Learning-Anwendungen zum Einsatz. Die festgestellten Zusammenhänge erlauben verlässliche Vorhersagen und bilden damit eine vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage zur Lösung realer Problemstellungen.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
An den beiden Vormittagen des Praxisworkshops werden jeweils theoretische Grundlagen und Hintergründe vermitteln. Nachmittags wird das erlernte Wissen direkt praktisch angewandt. Es werden dabei zwei reale Fallstudien behandelt. Schritt für Schritt zeigt unser Referent, wie Daten klassifiziert und durch Machine Learning-Anwendungen verlässliche Vorhersagen getroffen werden können. Die Praxisbeispiele werden als sogenannte Jupyter-Notebooks zur Verfügung gestellt. Sie bearbeiten die Fallstudien unter Anleitung durch den Referenten selbstständig als Browser-Anwendung. Weitere technische Hilfsmittel werden nicht benötigt. Das erlernte Wissen können Teilnehmende anschließend direkt in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden.
Die inhaltlichen Schwerpunkte bilden:
- Einführung in das Gebiet Machine Learning als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz
- Daten auswählen, einlesen und vorverarbeiten
- Machine Learning-Verfahren auf Unternehmensdaten anwenden
- Auswertung und Klassifikation von Daten
- Vorhersage von Werten in der Zukunft
Das erlernte Wissen können Sie anschließend direkt in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden.
Nutzen & Mehrwert
- Sie erhalten einen praxisnahen Einblick in Machine Learning und erfahren, welche Ansätze und Verfahren Machine Learning kennzeichnen.
- Sie lernen typischen Aufgaben von Algorithmen kennen und erfahren, welche Fragestellungen im Unternehmen durch sie gelöst werden können.
- Sie lernen Daten mittels Python für das Machine Learning aufzubereiten, einzulesen und den Algorithmus zu trainieren.
- Durch den ausgewogenen Mix aus Theorie und Praxis sind Sie sind anschließend in der Lage selbstständig Datenauswertungen durch ML-Anwendungen anzustoßen und die Ergebnisse zielgerichtet zu analysieren.
Aufbau & Organisation
Seminarprogramm | Tag 1
- Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Theorie)
- Was sind Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning?
- Welche Aufgaben lassen sich mit Machine Learning lösen?
- Machine Learning - Grundlagen (Theorie)
- Einführung in grundlegende Begriffe
- Trainings- und Inferenzphase
- Bedeutung der Varianz der Trainingsdaten
- Overfitting als Gefahr beim Machine Learning
- Wichtige Machine Learning Verfahren
- Datenvorverarbeitung für das Machine Learning (Praxis)
- Daten mittels Pandas einlesen
- Datenvorverarbeitung mittels Pandas
- Datenlücken behandeln, fehlerhafte Werte automatisch erkennen
- Fallstudie 1: Machine Learning zur Vorhersage von Verkaufspreisen (Praxisteil)
- Verwendung eines Neuronalen Netzes zur Vorhersage von realistischen Verkaufspreisen
Seminarprogramm | Tag 2
- Machine Learning: Wie funktioniert das eigentlich? (Theorie)
- Wie funktioniert das Lernen beim Machine Learning?
- Was ist ein Optimierer?
- Vertiefung: Machine Learning (Theorie)
- Vorstellung weiterer Machine Learning Modelle
- Machine Learning Modelle optimieren (Praxisteil)
- Was mache ich, wenn mein Machine Learning Modell nicht das macht, was ich will?
- Fallstudie 2: Machine Learning für die Vorhersage der Kundenzufriedenheit (Praxisteil)
- Umgang mit Texten beim Machine Learning
- Analyse der Zufriedenheit von Kunden mit Produkten auf Basis von Kundenrezensionen
Förderung
Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern. Darüber hinaus unterstützen Bund und Länder digitale Innovationen. Weitere Informationen können wir gern zusenden.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Überall dort, wo tabellarische Daten vorliegen – etwa im Marketing, Controlling oder Vertrieb – können neue Erkenntnisse gewonnen werden. Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen, die einen gezielten Einstieg in die Datenanalyse suchen. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Wichtige Grundlagen – beispielsweise Python-Befehle – werden bereitgestellt
Kostenzusatz
Seminarkosten: 1.300 € zzgl. 19% MwSt
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bitkom akademie
Die Bitkom Akademie ist der erste Ansprechpartner für die Aus- und Weiterbildung von Fach- und Führungskräften in einer sich digitalisierenden Arbeitswelt. Mit jährlich über 400 Weiterbildungen in Themenbereichen wie Digitale Transformation, Big Data & KI, IT-Sicherheit, Nachhaltigkeit, Datenschutz sowie Recht...
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Bewertungen von Teilnehmern
Bewertungsdurchschnitt: 4,5
War zwar viel - aber alles wirklich gut und interessant.
Ich mag die Art und Weise, wie der Dozent die Inhalte übermittelt. Für mich eine tolle Einführung in ML und Python.