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Hands-on Workshop zum Thema Machine Learning

Kategorien Hands-on Workshops

Allgemeine Informationen
Code
MLW
Dauer
2 Tage

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind in aller Munde und haben längst in weite Teile der Industrie Einzug gehalten. Mit Machine Learning ließen sich in jüngster Vergangenheit zum Beispiel Erfolge im autonomen Fahren, in der medizinischen Bildverarbeitung oder auch in der Materialprüfung erzielen.

Durch die rasante Entwicklung ist abzusehen, dass sich die Anwendung von Machine Learning stetig auf weitere Branchen und Szenarien ausweiten wird. Daher ist es für viele Unternehmen unabdingbar, sich mit den Grundlagen dieses Themas auseinanderzusetzen. Nur mit innovativen Produkten und Verfahren bleiben sie zukunftsfähig. Die schiere Flut an verfügbaren Informationen zu künstlicher Intelligenz macht dies jedoch zu einer großen Herausforderung. Hier setzt der Method-Park Hands-on Workshop an: Er bietet Ihnen in kompakter Form einen Überblick über Theorie und Praxis des Machine Learning. Mit diesem Wissen sind Sie bestens dafür gerüstet, das enorme Potenzial künstlicher Intelligenz in Ihr Produktportfolio oder Ihre Wertschöpfungskette zu integrieren.

Die Schulung erfolgt sehr praxisorientiert. Die Hälfte des Workshops besteht aus angewandten Übungen zu einem durchgängigen Thema. Sie lernen die relevanten Verfahren und Vorgehensweisen zum Thema Machine Learning kennen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf künstlichen neuronalen Netzwerken (Artificial Neural Networks), der Basis für Deep Learning.

Inhalt
  • Einführung und Begriffsabgrenzung (Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big Data, Deep Learning, …)
  • Vorstellung der im Workshop verwendeten Technologien, u.a. TensorFlow und Keras
  • Landschaft der Machine-Learning-Verfahren
    • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
  • Biologische Motivation neuronaler Netzwerke
  • Einschichtige neuronale Netzwerke (Perzeptrons)
    • Vom biologischen zum künstlichen Neuron
    • Lernen: Optimierung, Gradientenabstieg
    • Klassifikation mehrerer Klassen
  • Grundbegriffe & Handwerkszeug
    • Loss-Funktionen
    • Performanz-Metriken
    • Datenpartitionierung
    • Feature-Extraktion, Dimensionsreduktion
    • Overfitting und Gegenmaßnahmen
  • Mehrschichtige neuronale Netzwerke
    • Backpropagation
    • Deep Learning
  • Optional
    • GPU-beschleunigtes Training in der Cloud mit Amazon Web Services (AWS)
    • Deployment trainierter Netze auf eingebetteter Hardware
    • Convolutional Neural Networks
Zielgruppe
  • Software-Entwickler
  • Data Scientists
Voraussetzungen
  • Grundlegende Programmierkenntnisse
Weitere Informationen
  • Nach dem Workshop können Sie optional einen oder mehrere nachgelagerte Coaching-Tage buchen. Der Trainer widmet sich hier den konkreten Herausforderungen, die Ihnen bei der Umsetzung der Seminarinhalte im Alltag begegnen. Zudem besteht die Möglichkeit, einzelne Inhalte gezielt zu vertiefen.
  • Für die Übungsaufgaben benötigen Sie ein Notebook.
  • Der Kurs wird in deutscher oder englischer Sprache gehalten. Die Kursmaterialien sind in englischer Sprache verfasst.

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Manuela Fernandes da Costa

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Seminarbroschüre 2018/19
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