Bitte wählen Sie die Bereiche, die Sie exportieren möchten:
Schulung Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen
Schulungsformen
Offene Schulung
- 5 Tage
- 4 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 3.090,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
In den letzten Jahren veröffentlichten führende Anbieter wie Amazon, Google, Salesforce und weitere Unternehmen eine Reihe innovativer Zeitreihenmodelle. Diese neuen Zero-Shot Foundation-Modelle - darunter TimesFM (Google), Chronos (Amazon), Moirai (Salesforce), TimeGPT, Lag-Llama (ServiceNow) und Timer-XL (THUML) - markieren einen bedeutenden technologischen Fortschritt im Bereich der Zeitreihenprognosen.
Das besondere Potenzial dieser fortschrittlichen Modelle liegt darin, dass Anwender genaue Prognosen erstellen können, ohne selbst komplexe Modelle trainieren zu müssen. In vielen praktischen industriellen Anwendungen hat sich dieser Ansatz bereits bewährt, da er Prognoseaufgaben erheblich vereinfacht, beschleunigt und in vielen Fällen deutlich bessere Ergebnisse liefert als traditionelle statistische Verfahren oder andere derzeit führende Methoden.
Ziel dieses Seminars ist es, die Modellarchitekturen sowie die grundlegenden Funktionsweisen dieser neuen Zeitreihen-Modelle von Amazon (Chronos), Google (TimesFM), Salesforce (Moirai) und des kürzlich veröffentlichten THUML-Timer-XL verständlich darzustellen und ihre Anwendung auf reale Praxisprobleme zu erläutern.
Der Kurs richtet sich zudem ausdrücklich an Teilnehmer, die gerade erst mit Prognoseaufgaben beginnen oder von traditionellen Methoden schrittweise zu moderneren, fortgeschrittenen Verfahren übergehen möchten.
Suchen Sie nach einer besser passenden Deep Learning Schulung?
Schulungsziel
Die Teilnehmer lernen Schritt für Schritt, wie moderne Machine Learning- und Deep Learning-Verfahren komplexe Muster in Zeitreihendaten erkennen können, die klassischen statistischen Methoden verborgen bleiben.
Im Seminar werden alle notwendigen Grundlagen zu Machine Learning, neuronalen Netzen und generativer KI praxisnah vermittelt, sodass keine tieferen Vorkenntnisse erforderlich sind. Sie erwerben fundiertes Wissen über neuronale Netze und aktuelle Deep-Learning-Ansätze wie rekurrente neuronale Netze (RNNs), Long Short-Term Memory-Netze (LSTMs), sowie TiREX und Amazon DeepAR.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den neuesten Transformer-basierten Zero-Shot Foundation-Modellen wie Chronos (Amazon), TimesFM (Google), Moirai (Salesforce) und THUML-Timer-XL, deren Prinzipien ähnlich wie bei ChatGPT funktionieren.
Ziel ist es, die Teilnehmer zu befähigen, diese innovativen Modelle eigenständig für Prognosen von univariaten, multivariaten sowie exogenen Zeitreihen einzusetzen und schrittweise von traditionellen zu fortgeschrittenen Vorhersagetechniken überzugehen.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung und Grundlagen
- Zielsetzung und Relevanz von Forecasting in Wirtschaft, Technik und Wissenschaft
- Einführung in Zeitreihenbegriffe (Saisonalität, Trend, Stationarität etc.)
- Überblick über den methodischen Fortschritt - von Statistik bis generativer KI
- Klassische Verfahren der Zeitreihenanalyse
- Grundlagen statistischer Zeitreihenmodelle - Lineare Modellierung mit MA(q), ARIMA, VARIMA
- Erweiterte Modelle für Saisonalität und externe Einflussgrößen - Holt-Winters, SARIMAX, Prophet
- Einschränkungen klassischer Ansätze - Herausforderungen bei nichtlinearen, nichtstationären und hochdimensionalen Daten
- Machine Learning Verfahren
- Maschinelles Lernen für Zeitreihenprognosen
- Baumbasierte Modelle - Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM
- Nichtlineare Verfahren - Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN)
- Modellauswahl & Performancevergleich - Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning, Metriken wie RMSE, MAE, R²
- Neuronale Netze für komplexe Zeitreihenstrukturen
- Einführung in Deep Learning für Zeitreihen - Motivation, Vorteile gegenüber klassischen Verfahren
- Modellarchitekturen im Überblick - MLP, RNN, LSTM, TCN, BiTCN, TiDE, DeepAR, N-BEATS
- Anwendungsbereiche & Modellierungsszenarien - Umgang mit univariaten, multivariaten und exogenen Zeitreihen
- Transformer-basierte Modelle und generative KI für Zeitreihen
- Grundlagen der Transformer-Architektur - Self-Attention, Encoder-Decoder-Prinzip, Inspiration durch GPT & Co.
- Spezialisierte Modelle für Zeitreihen - Transformer, iTransformer, DLinear, NLinear, PatchTST
- Skalierbarkeit und Performance - Stärken bei großen, komplexen und hochdimensionalen Zeitreihen
- Foundation-Modelle für Zeitreihenprognosen
- Überblick über aktuelle Foundation-Modelle - Time-LLM, Chronos (Amazon), TimeGPT, Moirai (Salesforce), TimesFM (Google)
- Architektur, Einsatzgebiete und Vorteile dieser Modelle
- Architektur und Besonderheiten - vortrainierte generative Modelle für Zeitreihen
- Einsatzszenarien und Vorteile - Zero-/Few-Shot-Learning, Transferfähigkeit, hohe Prognosequalität bei komplexen Daten
- Praxisanwendungen und Fallstudien
- Einsatzfelder im Überblick - Business Forecasting, Finanzmärkte, Energie & Umwelt, Web & Tech, IoT & Industrie 4.0
- Fallstudien mit realen Daten - Anwendung ausgewählter Modelle auf branchenspezifische Fragestellungen
- Modellvergleich in der Praxis - Bewertung von Prognosequalität, Robustheit und Interpretierbarkeit
- Zusammenfassung, Toolübersicht und Ausblick
- Methodenwahl in der Praxis - Auswahl geeigneter Ansätze abhängig von Datenlage, Ziel und Komplexität
- Werkzeuge und Frameworks für die Umsetzung - Prophet, NeuralForecast, Hugging Face, GluonTS, Skforecast u.a.
- Blick in die Zukunft - Trends in Forecasting & KI: Foundation Models, Multi-Modality, AutoML und Edge Forecasting
Zielgruppe & Vorkenntnisse
Technisch interessierte Fachkräfte, die einen Einstieg in fortgeschrittene KI-Methoden und Techniken zur Analyse von Zeitreihen- und Prozessdaten suchen:
- Unternehmensanalysten, die ihre Prognosefähigkeiten und -techniken verbessern möchten.
- IT-Fachleute, die an der Umsetzung von Zeitreihenanalysen und Prognosen auf Geschäftsprobleme interessiert sind.
- Marketingfachleute, die die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen prognostizieren möchten.
- Finanzanalysten, die zukünftige Trends und Leistungen für Unternehmen prognostizieren möchten.
- Betriebsleiter:innen, die die Bedarfsplanung und -prognose für ihr Unternehmen verbessern möchten.
- Grundkenntnisse Python wären von Vorteil
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen via DHL zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 2026 | ||||
| 23.03.-27.03.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.090,00 | Köln / Online | 3.090,00 | Buchen Vormerken | |
| 22.06.-26.06.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.090,00 | Köln / Online | 3.090,00 | Buchen Vormerken | |
| 24.08.-28.08.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.090,00 | Köln / Online | 3.090,00 | Buchen Vormerken | |
| 16.11.-20.11.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.090,00 | Köln / Online | 3.090,00 | Buchen Vormerken | |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 23. Mär. - 27. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Jun. - 26. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 24. Aug. - 28. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 16. Nov. - 20. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Die Seminare der GFU finden in angenehmer Atmosphäre statt und sind perfekt organisiert. Profitieren Sie von dem Rundum-Service der GFU!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Stornierung bei offenen Seminaren kostenfrei bis einen Tag vor Schulungsbeginn.
Unsere Techniker sind immer zur Stelle, egal ob online oder vor Ort.