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Schulung Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen (S1912)
5.7 von 5 Sternen
7 Kundenbewertungen

Computer werden immer "intelligenter": AlphaGo gewinnt das Go-Duell gegen den besten menschlichen Go-Spieler, Spracherkennungen wie Siri, Alexa oder Cortana verstehen zunehmend komplexere Anfragen, und Autos fahren autonom in echtem Straßenverkehr. Was steckt dahinter? Diese Schulung gewährt Ihnen einen ersten Einblick in das Maschinelle Lernen mit Neuronalen Netzen (Verknüpfungen aus technischen Neuronen), wozu u.a. auch die Methode des deep learning gehört, welche derzeit in vielen Anwendungsbereichen erstaunliche Leistungen vollbringt. Dabei lernen Sie vor allem, mit welchen Konzepten und Algorithmen Computer aus Beispielen lernen. Hinweise auf Beispiele und (freie) Tools für Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen runden die Schulung ab und erlauben Ihnen, im Anschluss mit Ihren eigenen Daten zu experimentieren. 

Offene Termine

03.11.2017
1 Tag | 470,00
Köln   
Noch frei
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23.03.2018
1 Tag | 470,00
Köln   
Noch frei
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Schulungs-Ziel

Nach dieser Veranstaltung kennen Sie wichtige Grundkonzepte des Maschinellen Lernens und können diese mit eigenen Daten und im Internet verfügbaren Tools anwenden. 

Wer sollte teilnehmen

Mitarbeiter, die im weitesten Sinne mit dem Feld der Künstlichen Intelligenz in Berührung kommen. Mitarbeiter, die große Datenmengen analysieren möchten (data mining ). 

Inhalt

  • Intelligente Agenten 
    • Struktur von Agenten, Agentenprogramm, Agentenfunktion 
    • Agenten-Grundtypen 
    • Modellbasierter Reflexagent 
    • Lernender Agent 
  • Maschinelles Lernen 
    • Lernformen: nicht überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, überwachtes Lernen 
    • Lernen aus Beispielen 
    • Trainingsmenge versus Testmenge 
    • Generalisierungsfähigkeit der gelernten Abbildung 
    • Problem der Überanpassung 
  • Neuronale Netze, Multi Layer Perceptrons 
    • Vom biologischen zum technischen Neuron 
    • Perceptron 
    • Multi-Layer-Perceptrons (mehrschichtige neuronale Netze) 
    • Lernalgorithmus "Backpropagation of Error" 
    • Beispiele zu Regression und Klassifikation mit Multi Layer Perceptrons 
    • praktische Tipps 
    • deep learning 
    • Beispiele zu deep learning 
  • Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks 
    • Grundidee und Topologie 
    • Beispiele zu Convolutional Neural Networks / Deep Learning 
  • Support-Vektor-Maschinen 
    • Grundidee und Unterschied zu Neuronalen Netzen 
    • Kernel-Trick zur Garantie der Linearen Separierbarkeit in höheren Dimensionen 
    • Beispiele zu Support Vector Machines 
    • praktische Tipps 
  • Hinweise zu Tools, Internet-Quellen und Literatur 
  • Diskussion spezifischer Fragestellungen 



Teilnehmerkommentare

ein "komplexes" Thema extrem einfach erklärt!

Teilnehmer von "Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik"

Fachlich sehr interessant. Guter Einblick in die Thematik.

Teilnehmer von "Fraunhofer Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung "

Meine Erwartungen würden voll erfüllt

Teilnehmer von "BG Energie Textil Elektro Medienerzeugnisse IT-Abteilung"

gut erklärt, offene Punkte von mir beantwortet

Teilnehmer von "Fresenius Medical Care Deutschland ... "

kompetende Erklärung der Thmen

Teilnehmer von "Desik, Deniz "

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 1 Tag, 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Kundenbewertungen

5/5
Bewertung von Anna L.

Bei GFU habe Ich einen Kurs über neuronale Netze besucht.

Der Trainer zeigte eine höhe fachliche Kompetenz und ging aktiv auf die Bedürfnisse der Teilnehmer ein.

Der Service war sehr gut:
1) problemlose Buchung;
2) Shuttle-Bus vom/zum Bahnhof;
3) Mittagessen in der Firmenkantine;
4) Für die Pausen, reiches Buffet mit Getränken und Speisen vorhanden.

Optimierungsmöglichkeit:
Der Kurs dauerte einen Tag und deckte nur den teoretischen Teil. Ich hätte mir einen zweiten Tag mit Übungen gewünscht.

5/5
Bewertung von Jan B.

*****

6/5
Anonyme Bewertung

ein "komplexes" Thema extrem einfach erklärt!

6/5
Anonyme Bewertung

Fachlich sehr interessant. Guter Einblick in die Thematik.

6/5
Anonyme Bewertung

Meine Erwartungen würden voll erfüllt

6/5
Anonyme Bewertung

gut erklärt, offene Punkte von mir beantwortet

6/5
Anonyme Bewertung

kompetende Erklärung der Thmen

Offene Termine

03.11.2017
1 Tag | 470,00
Köln   
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23.03.2018
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Eine Klasse einer Firma will simultan die Schulung Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen reservieren

Hier kann ein kundenspezifisches Seminar zur Augabenstellung Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen sachdienlich sein. Der Inhalt des Seminars kann hierbei gemeinsam mit den Fachdozenten ausgebaut oder abgespeckt werden.

Haben die “Schüler“ schon Vorkenntnisse in Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen, sollte der erste Punkt der Agenda gekürzt werden. Eine Inhouse-Bildungsmaßnahme rechnet sich bei mehr als 3 Schulungsteilnehmern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen finden bisweilen im Umkreis von Nürnberg, Leipzig, Wuppertal, Duisburg, Frankfurt, Berlin, Hamburg, Hannover, Bonn, Düsseldorf, Bochum, München, Bremen, Essen, Münster, Dortmund, Dresden, Bielefeld, Stuttgart und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Beispiele zu deep learning  | Modellbasierter Reflexagent 
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Beispiele zu Support Vector Machines  | Diskussion spezifischer Fragestellungen 
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Agenten-Grundtypen  | Generalisierungsfähigkeit der gelernten Abbildung 
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: deep learning  | Lernender Agent 
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: praktische Tipps |Problem der Überanpassung 
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Multi-Layer-Perceptrons (mehrschichtige neuronale Netze)  | Lernalgorithmus "Backpropagation of Error" 
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Beispiele zu Convolutional Neural Networks / Deep Learning  | Perceptron 
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Kernel-Trick zur Garantie der Linearen Separierbarkeit in höheren Dimensionen |Neuronale Netze, Multi Layer Perceptrons  Vom biologischen zum technischen Neuron 

Wenn alle Seminarbesucher zustimmen, kann die Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen Schulung hinsichtlich "Beispiele zu Regression und Klassifikation mit Multi Layer Perceptrons " abgerundet werden und dafür wird "Maschinelles Lernen  Lernformen: nicht überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, überwachtes Lernen " ausfühlicher beprochen oder vice-versa.

Welche Seminare ergänzen Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen?

Eine erste Ergänzung findet sich in Data Science nach CRISP-DM in der Praxis mit

  • Regressionsalgorithmen: Lineare Regression, Polynomiale Regression
  • Kurz-Überblick: Technisches deployment
  • Aufbereitung von Daten
  • Modeling Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning

Zu empfehlen ist auch eine Schulung von „Excel 2016/2013/2010/2007: Pivot-Tabellen“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • PivotCharts erstellen und gestalten Diagramme auf Basis von erstellen und bearbeiten
  • Gesamtergebnisse für Zeilen und Spalten
  • Kurzformat
  • Details anzeigen und unterdrücken Ausblenden von Elementen

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Data Science mit R - Einführung in R“ mit dem Unterrichtsgegenstand K-means und R als Taschenrechner geeignet.

Für Erfahrene Anwender eignet sich eine Oracle Data Warehouse Grundlagen Weiterbildung. In diesem Seminar werden vor allen Dingen

  • Das Package DBMS_MVIEW
  • Erstellen von Dimensionen per SQL und Enterprise Manager
  • Physikalisches Design: Hardware-Implikationen
  • Laden eines Data Warehouse: der ETL-Prozess Datenextraktion aus den Quell-Systemen
behandelt.

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