Deep Learning mit Python

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Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Dabei hat sie diesen Höhenflug dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Eines der bekanntesten Methoden in diesem Bereich sind Neuronale Netzwerke, welche die Daten schichtweise verarbeiten. Noch vor 10 Jahren hat man sich mit wenigen Schichten zufrieden gegeben. Durch den immensen Erfolg im Bereich der Objektklassifizierung und -erkennung (z. B. bei der Gesichtserkennung oder beim Autonomen Fahren), sowie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. bei Übersetzungen) haben tiefe neuronale Netzwerke (Netzwerke mit sehr vielen Schichten, Deep Learning) immer mehr an Bedeutung gewonnen. In dem Kurs Deep Learning mit Python geben wir einen intensiven Einblick in tiefe Neuronale Netze, angefangen beim ursprünglichen Perzeptron über klassische Neuronale Netze bis hin zu Deep Learning.

Dabei gibt der Intensivkurs Deep Learning mit Python einen Überblick über die aktuellen Methoden des Maschinellen 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.

In den zwei Tagen erfahren Sie die wichtigsten Details zu tiefen Neuronalen Netzen und lernen Python SciKit-Learn, Keras/TensorFlow sowie PyTorch kennen. Mit diesem Handwerkszeug können Sie sofort loslegen, die Potenziale des Deep Learnings auf Fragestellungen Ihres Unternehmens in Verbindung zu bringen.

 

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Kunden und Seminarteilnehmern von Dr. Christoph Oestreicher.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Zielgruppe des Seminars Deep Learning mit Python

Unser Intensivkurs Deep Learning mit Python ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Deep Learning für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.

Voraussetzungen für das Seminar

Für den Kurs Deep Learning mit Python sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie Python, R oder Matlab. Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den dafür entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit Python besuchen.

Lernziele des Seminars

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 des Seminars

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

Termine und Preise für das Seminar Deep Learning mit Python

Informationen zur Durchführung von Präsenz- und Online-Seminaren finden Sie → hier. Präsenzseminare finden aufgrund der Infektionsgefahr in geschlossenen Räumen bis auf Weiteres nicht statt. Der Preis für das Online-Seminar ist um 10 % reduziert (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. Unternehmen und Organisationen können bei der Buchung von zwei Seminarplätzen kostenlos eine dritte Person anmelden (bei der Buchung von zwei Plätzen können drei Namen an der Kasse angegeben werden). Informationen zu Bildungsurlaub und Ermäßigungen für Arbeitnehmer, Studierende und andere Selbstzahler finden Sie im Kasten auf der rechten Seite (bzw. am Ende der Seite). Falls auf dem teilnehmenden Computer die Python Anaconda Distribution nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff auf einen Schulungslaptop gemietet werden (Virtual Network Computing). Sie können auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis +19% MwSt.
DL Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 22.06. - 23.06.2021  3 Tage > 5 frei  20% 20 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  795
DL Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 02.12. - 03.12.2021  3 Tage > 5 frei  20% 20 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  795

Die Angaben wurden am 01.03.2021 um 16:50 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

Best-Price-Garantie Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz.
Durchführungsgarantie Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare. Ohne Anmeldung kann jedoch ein Termin innerhalb von sechs Wochen vor Beginn jederzeit ersatzlos gestrichen werden.
Gruppengrößengarantie Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Sie werden von unseren Dozenten in Kleingruppen individuell und persönlich betreut.
Beste-Technik-Garantie Beste-Technik-Garantie: Wir setzen nur die beste Technik und Software in unseren Online-Seminaren ein. Unsere Seminare zeichen sich von unserer Seite aus durch stabile Verbindungen, hochauflösende Bilder und eine klare und störungsfreie Sprachübertragung aus.
Zufriedenheitsgarantie Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und Sie erhalten Ihr Geld wieder zurück.
Nutzengarantie Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
Nachhaltigkeitsgarantie Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen.

 

Offene Schulungen in Deep Learning mit Python

Training Deep Learning mit Python
pro Person in Stuttgart oder als Online-Seminar
995 Euro
(1.184,05 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
  • Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Maschinelles Lernen
    • Deep Learning
    • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
      • Natural Language Processing (Chatbots, Übersetzungen etc.)
      • Bildverarbeitung (Objekterkennung, Tracking etc.)
      • Intelligente Agenten (Bots, Optimierungen etc.)
    • Impulse, wie Deep Learning auch in Bereichen wie Logistik, Wartung & Instandhaltung (Predictive Maintenance), Prozessindustrie oder Customer Journey angewendet werden kann
  • Kurze Einführung in Python
    • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
    • Weiterführende Python-Bibliotheken: keras, tensorflow, pytorch
    • Praxis-Übung: Regression (Supervised Learning)
  • Neuronale Netzwerke
    • Loss-Functions, Gradienten und Gradienten-Abstieg
    • Klassische Architekturen: (Multi-Layer)-Perceptrons
    • Weiterführende Architekturen: Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks und Transformers (inkl. Attention und Self-Attention)
    • Ausblick: Deep Reinforcement Learning
    • Praxis-Übung: Klassifikation (Supervised Learning)
  • Praxis-Beispiel I (Bildverarbeitung)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung: Bild-Klassifizierung anhand Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Praxis-Beispiel II (Natürliche Sprachverarbeitung/NLP)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung: Text-Generierung anhand LSTMs und Transformers (inkl. Embeddings)
Voraussetzungen
  • Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, Ableitungen)
  • Basiswissen Statistik (wie Mittelwert, Korrelationen, lineare Regression)
  • Programmierkenntnisse (Skriptsprache wie Python, Matlab oder R)

Grundkenntnisse in Python können Sie in unserem Vorbereitungskurs → Einführung in die Programmierung mit Python erwerben. Vorhandene Grundkenntnisse in Python und Statistik können Sie in unseren Kursen Grundlagen der Statistik mit Python für Anfänger und → Statistik-Grundlagen mit Python für Programmierer auffrischen und vertiefen.

Seminartyp und Dauer
  • offene 2-Tages-Schulung mit max. 10 Teilnehmer
  • 16 Stunden Präsenzschulung (täglich 8 Stunden)
  • Unterricht 9-17 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

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