Beschreibung
In den letzten Jahren revolutionieren vor allem die sogenannten tiefen Neuronalen Netze (Deep Neural Networks) den Bereich der Mustererkennung. Unternehmen und Entwickler müssen sich deshalb zunehmend mit dem Thema Künstliche Intelligenz, oder besser: Machine Learning, zur Auswertung von Kunden- oder Sensordaten auseinandersetzen. Doch wie und wo anfangen?
In diesem praxisorientierten Seminar werden Ihnen die grundlegenden Verfahren, Methoden und Tools des Machine Learnings vorgestellt und direkt in Hands-On-Übungen angewendet. Dazu gehören die Clustering-Verfahren des unüberwachten Lernens (unsupervised learning), sowie auch die Verfahren des überwachten Lernens (supervised learning), dem Deep Learning. Vor dem Lernen müssen allerdings die Rohdaten noch vorbereitet werden, so dass die Lernverfahren überhaupt sinnvoll angewandt werden können.
Wer in das Themengebiet Machine Learning einsteigen will, kommt an der Programmiersprache Python nur schwer vorbei. Das Seminar startet deshalb mit einem Hands-On Training in Python, das die Basis für das Verwenden der Machine Learning Frameworks legt.
Durch dieses kurzweilige Seminar mit hohem Übungsanteil wird Ihnen der Einstieg in das breite Themenfeld des maschinellen Lernens erheblich vereinfacht und Sie können am Ende nicht nur eigene Neuronale Netze trainieren, sondern auch beurteilen, welche Bereiche Sie weiter vertiefen wollen.
Kommende Starttermine
Zielgruppe / Voraussetzungen
Sie haben Erfahrungen mit mindestens einer objektorientierten Programmiersprache. Kenntnisse in linearer Algebra sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Bitte beachten Sie, dass Sie für die Teilnahme am Seminar – sofern es als Live Online Training stattfindet – Software installieren müssen. Gegebenenfalls werden auch während des Seminars noch Pakete nachinstalliert.
seminarinhalt
- Programmiersprache Python: Grundlagen, Entwicklungsphilosophie, Tooling, Jupyter Notebook, numpy, matplotlib
- Datenvorverarbeitung: Feature-Generation, Filtering, PCA
- Unüberwachtes Lernen: Clustering, Vektorquantisierung
- Überwachtes Lernen: Neuronale Netze, Multilayer-Perceptron (MLP), Back-Propagation, Autoencoder, Deep Learning (CNN, ResNet, RNN, LSTM)
- Frameworks und Tooling: Keras, scikit-learn
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Es war ein wirklich spannendes und interessantes Seminar, und ich habe viele neue Ideen und Impulse mitgenommen. Technisch lief alles super – ich war selbst ein wenig überrascht...