Beschreibung

Der Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Das einführende Modul Data Science und Künstliche Intelligenz mit R gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus. Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache R, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden. Gerne können Sie hierfür auch Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Zielgruppe: Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Außerdem Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen. Zudem eignet sich diese Einführung auch für Entscheider, die Wissen möchten, was sich hinter den aktuellen Schlagwörtern verbirgt und was alles nötig ist, um ein erste Projekt zu starten oder ein Data Science Team aufzubauen.

Voraussetzungen: Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen), Basiswissen Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) und Programmierkenntnisse (Skriptsprache wie R, Matlab oder R). Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den speziell zu diesem Zweck entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit R besuchen.

Lernziele: Am Ende dieses Intensivkurses Data Science und Künstliche Intelligenz werden Sie

• die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
• vorhandene Daten mit R und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der R-Pakete Tidyverse, Caret und Keras/Tensorflow),
• die Programmiersprache R und den wissenschaftlichen Rechenstapel von R zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind und
• ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.

Dauer: Die Seminardauer beträgt zwei Tage. Format:

• Rahmen: 2 Tage mit 16 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
• Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Leistungen: Unterricht im virtuellen Klassenraum, max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, digitale Schulungsunterlagen, Zertifikat wird danach zugeschickt, Zahlung auf Rechnung

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.

Inhalte des 2-tägigen Trainings Data Science und Künstliche Intelligenz mit R

• Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
  • Künstliche Intelligenz
  • Data Science
  • Maschinelles Lernen
  • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
  • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
    • Natural Language Processing (NLP)
    • Bilderkennung
    • Predictive Maintenance
    • Prozessindustrie
    • Logistik
• Intensivkurs R
  • Einführung in R: Datenstrukturen (Listen, Vektoren und Data Frames), Kontrollstrukturen (Fallunterscheidungen, Schleifen und benutzerdefinierte Funktionen) und Erstellung von Diagrammen (ggplot2, plotly)
  • Relevante R-Pakete: Tidyverse, Caret und Keras/Tensorflow
  • Data Science mit R: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
  • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
• Methoden des Maschinelles Lernen
  • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
  • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning
  • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
• Data-Science-Zyklus
  • Datenverständnis und Vorbereitung
  • Aufsetzen des Data Science Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
  • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
  • Evaluation des Algorithmus
  • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.