Angebot!

Seminar Deep Learning mit Python

Dozent: Dr. Christoph Oestreicher

 

 895,00 995,00

Zzgl. 19% MwSt.
Auswahl zurücksetzen

Der Intensivkurs Deep Learning mit Python gibt einen Überblick über die aktuellen Methoden des Maschinellen Lernens mit speziellen Fokus auf tiefe neuronale Netze. In den drei Tagen erfahren Sie die wichtigsten Details zu tiefen Neuronalen Netzen und lernen mit Python SciKit-Learn und Keras/TensorFlow umzugehen. Informationen zur Durchführung von Online-Seminaren finden Sie hier. Im Preis sind digitale Unterlagen und ein Schulungszertifikat enthalten, optional können gedruckte Unterlagen und ein Fernzugriff auf einen fertig konfigurierten Schulungslaptop dazugebucht werden. Sie können auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

Artikelnummer: DLP Kategorien: , ,

Beschreibung

Der Pythonkurs Deep Learning mit Python gibt einen Überblick über die aktuellen Methoden des Maschinelle Lernens mit speziellen Fokus auf tiefe neuronale Netze. Anhand von zwei Praxis-Beispielen erhalten Sie einen intensiven Einblick, wie diese Methoden in der Praxis angewendet werden. Gerne können Sie hierfür auch eine eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Zielgruppe: Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen; Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen

Voraussetzungen: Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, Ableitungen), Basiswissen Statistik (wie Mittelwert, Korrelationen, lineare Regression) und Programmierkenntnisse (Skriptsprache wie Python, Matlab oder R)

Lernziele: Am Ende dieses Intensivkurses Deep Learning mit Python werden Sie

  • die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Neuronalen Netzen und speziell Deep Learning inhaltlich einordnen und bewerten können,
  • Projekte mit Python (mit Scikit-Learn, Keras/Tensorflow und PyTorch) und Methoden des Deep Learnings starten zu können,
  • wissen, welche und wie viele Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung mit Deep Learning (noch) notwendig sind,
  • eine Bild-Klassifizierung mit Convolutional Neural Networks (CNNs) durchführen und Texte mit Transformer generieren können.

Dauer: Die Seminardauer beträgt zwei Tage. Format:

  • Rahmen: 16 Stunden Präsenzschulung mit täglich 8 Unterrichtsstunden (9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40 % Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Leistungen: ganztägiger Intensiv-Unterricht in Kleingruppen (9-17 Uhr, max. 10 Personen), gedrucktes Schulungszertifikat; Online-Veranstaltungen: digitale Schulungsunterlagen (gegen Aufpreis: gedruckte Schulungsunterlagen und/oder Fernzugang zu einem Schulungslaptop mit installierter Software); Präsenz-Veranstaltungen: Schulungsräume in zentraler Lage, Getränke in den Pausen, Schulungslaptop mit installierter Software, gedruckte Schulungsunterlagen

Inhalte des 2-tägigen Trainings Deep Learning mit Python

  • Überblick, Grundlagen und Beispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Maschinelles Lernen
    • Deep Learning
  • Maschinelles Lernen mit Python
    • Kurze Einführung Python
    • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
    • Weiterführende Python-Bibliotheken: keras, tensorflow, gym
  • Neuronale Netzwerke
    • Allgemeine Architekturen
    • (recursive) Convolutional Neuronal Networks (CNN/rCNN)
    • Deep Reinforcement Learning
    • Long short-term Memory (LSTM)
  • Case Study I (Bilderkennung):
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Convolutional Neuronal Networks
  • Case Study II (Intelligenter Agent):
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Deep Reinforcement Learning