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Schulung KI von Grund auf: Praxisnaher Einstieg in AI-Modelle mit Python
Praxisorientierte Übungen: Künstliche Intelligenz in Python von Grund auf implementieren
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
Noch nicht das, was Sie suchen? Wir haben bestimmt eine passende KI Schulung für Sie im Seminarportfolio.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, einfache AI-Modelle in Python zu entwickeln, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Sie lernen, wie sie Maschinelles Lernen, Neuronale Netzwerke und Reinforcement Learning von Grund auf umsetzen und anwenden können.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, Data Scientists und IT-Fachkräfte, die bereits Grundkenntnisse in Python haben und lernen möchten, wie sie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen von Grund auf implementieren können. Grundkenntnisse in Python-Programmierung und Datenverarbeitung sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| 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 (per Post). 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 |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| 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. | ||
| 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 per Post 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
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
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Inhalt
- Einführung in Künstliche Intelligenz (AI) und ihre Anwendungen
- Eine Einführung in die Konzepte der Künstlichen Intelligenz, einschließlich Maschinellem Lernen (ML), Deep Learning und Neuronalen Netzwerken . Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsbereiche von AI wie Bildverarbeitung , Spracherkennung und Automatisierung .
- Anwendungsbereiche von AI: Beispiele für AI in der Praxis, wie in den Bereichen Finanzen , Gesundheitswesen , Logistik und Kundendienst . Besondere Betonung auf die Automatisierung von Aufgaben und die Verbesserung von Entscheidungsprozessen durch AI.
- Unterschiede zwischen Supervised , Unsupervised und Reinforcement Learning : Ein Überblick über die verschiedenen Arten von Machine-Learning-Algorithmen und ihre spezifischen Einsatzgebiete in der Praxis.
- Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Python
- Einführung in Python für AI: Warum Python die bevorzugte Sprache für AI-Entwicklung ist. Überblick über wichtige Bibliotheken wie NumPy , Pandas , Matplotlib und Scikit-learn für Datenanalyse und Visualisierung.
- Grundlagen des Maschinellen Lernens mit Python: Einführung in Scikit-learn zur Implementierung von Algorithmen wie Linearer Regression , K-Nearest Neighbors (KNN) und Support Vector Machines (SVM) .
- Datenvorverarbeitung und Feature Engineering: Wie man Daten bereinigt, normalisiert und relevante Merkmale extrahiert, um die Leistung von AI-Modellen zu verbessern.
- Praxisübung 1: Implementierung eines einfachen Machine-Learning-Modells
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer implementieren ein einfaches Machine-Learning-Modell von Grund auf und trainieren es mit einem Beispiel-Datensatz.
- Projektbeschreibung: Entwicklung eines Modells zur Vorhersage von Hauspreisen basierend auf einem Beispiel-Datensatz. Die Teilnehmer lernen, Daten zu laden, zu analysieren, zu trainieren und zu testen.
- Tools: Python , Scikit-learn , Pandas , NumPy , Matplotlib .
- Ergebnisse: Die Teilnehmer haben ein funktionsfähiges Machine-Learning-Modell erstellt und dessen Vorhersagen getestet.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer implementieren ein einfaches Machine-Learning-Modell von Grund auf und trainieren es mit einem Beispiel-Datensatz.
- Einführung in Neuronale Netzwerke und Deep Learning
- Grundlagen neuronaler Netzwerke: Erläuterung der Funktionsweise von Künstlichen Neuronalen Netzwerken (ANNs), inklusive der Forward Propagation und Backpropagation .
- Einführung in TensorFlow und Keras : Verwendung dieser Frameworks zur Implementierung von Deep-Learning-Modellen. Grundlagen des Modellaufbaus, Aktivierungsfunktionen und Optimierungsalgorithmen.
- Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung: Erklärung von CNNs und deren Anwendung in der Bildverarbeitung , einschließlich Bildklassifikation und Objekterkennung.
- Reinforcement Learning und seine Anwendung
- Einführung in Reinforcement Learning: Grundprinzipien von Belohnung und Bestrafung , die ein Modell durch Interaktionen mit der Umgebung lernt.
- Grundlegende Algorithmen des Reinforcement Learnings: Implementierung von Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN) in Python.
- Beispiele für Reinforcement Learning in der Praxis: Einsatzmöglichkeiten in Robotik , Spielen und autonomen Systemen .
- Praxisübung 2: Entwicklung eines neuronalen Netzwerks zur Bildklassifikation
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer erstellen ein Convolutional Neural Network (CNN) zur Klassifikation von Bildern und trainieren das Modell mit einem Bilddatensatz.
- Projektbeschreibung: Entwicklung eines Modells, das den MNIST-Datensatz zur Klassifikation von handgeschriebenen Ziffern verwendet.
- Tools: TensorFlow , Keras , Python .
- Ergebnisse: Die Teilnehmer haben ein funktionierendes neuronales Netzwerk entwickelt, das in der Lage ist, Ziffern aus Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer erstellen ein Convolutional Neural Network (CNN) zur Klassifikation von Bildern und trainieren das Modell mit einem Bilddatensatz.
- Optimierung und Evaluierung von AI-Modellen
- Modelloptimierung und Hyperparameter-Tuning: Einführung in Grid Search , Random Search und andere Techniken, um AI-Modelle durch Optimierung von Hyperparametern zu verbessern.
- Modellbewertung und Cross-Validation: Verwendung von Train-Test-Split , Kreuzvalidierung und Metriken wie Accuracy , Precision , Recall und F1-Score , um die Leistung eines Modells zu messen und zu verbessern.
- Umgang mit Überanpassung (Overfitting): Techniken wie Regularisierung , Dropout und Datenaugmentation , um zu verhindern, dass ein Modell zu stark an den Trainingsdaten angepasst wird.
- Bereitstellung und Einsatz von AI-Modellen
- Bereitstellung von AI-Modellen: Einführung in die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen mit Tools wie Flask , FastAPI oder Docker .
- Skalierung von AI-Modellen: Einsatz von Cloud-Diensten wie AWS , Google Cloud oder Microsoft Azure , um AI-Modelle zu skalieren und in verschiedenen Anwendungsfällen zu nutzen.
- Modelle in Web- und Mobilanwendungen integrieren: Wie man AI-Modelle in Webanwendungen , Mobile Apps und andere Systeme integriert, um sie benutzerfreundlich zu machen.
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 | |
|---|---|---|---|
| 06.01.-09.01.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 10.03.-13.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 12.05.-15.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 14.07.-17.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 15.09.-18.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
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 per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 06. Jan. - 09. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 10. Mär. - 13. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 12. Mai - 15. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 14. Jul. - 17. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 15. Sep. - 18. Sep. ✓ 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
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
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!
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.