Dabei gibt der Intensivkurs Neuronale Netzwerke und Deep Learning mit Python einen Überblick über die aktuellen Methoden des Maschinellen Lernens mit speziellen Fokus auf tiefe neuronale Netze. Anhand von zwei Projekten 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 drei Tagen erfahren Sie die wichtigsten Details zu tiefen Neuronalen Netzen und lernen mit Python SciKit-Learn und Keras/TensorFlow umzugehen. Mit diesem Handwerkszeug können Sie sofort loslegen, die Potenziale des Deep Learnings auf Fragestellungen Ihres Unternehmens anzuwenden.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.
Zielgruppe für das Seminar
Unser Intensivkurs Neuronale Netzwerke und Deep Learning mit Python ist für bereits tätige sowie angehende (Auszubildende, Studenten, Doktoranden) Datenanalysten, Webanalysten, Data Scientists, Statistiker und Forscher mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche Ihre Kenntnisse im Bereich Neuronale Netze und Deep Learning intensivieren möchten. Teilnehmer des Intensivkurses Data Science und Künstliche Intelligenz sind willkommen, Ihre Kenntnisse bei diesem Intensivkurs zu erweitern.
Voraussetzungen für das Seminar
Grundverständnisse der Datenanalyse inkl. einem Verständnis von Linearer Algebra (Vektoren und Matrizen), Basiswissen Statistik (wie Mittelwert, Korrelationen, lineare Regression) und Programmierkenntnisse (Skriptsprache wie Python, Matlab oder R)
Lernziele des Seminars
Am Ende dieses Intensivkurses Neuronale Netzwerke und Deep Learning mit Python werden Sie
- die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Neuronalen Netzen und Deep Learning (inkl. LSTMs) inhaltlich einordnen und bewerten können,
- Projekte mit Python (mit Scikit-Learn und Keras/Tensorflow) und Methoden des Deep Learnings umsetzen können,
- wissen, welche und wie viele Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung mit Deep Learning (noch) notwendig sind,
- eine Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks (CNNs) durchführen können und
- einen intelligenten Agenten mit Deep Reinforcement Learning programmieren können.
Dauer des Seminars
- Rahmen: 3 Tage mit 24 Stunden Präsenzschulung (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
- Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Inhalte des Seminars Neuronale Netzwerke und Deep Learning mit Python
pro Person in Stuttgart oder als Online-Seminar
(1.814,75 Euro inkl. 19% MwSt.)