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Schulung Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz

2 Tage / S2203
Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 2 Tage
  • 3 Termine
  • 1.220,00 zzgl. MwSt.
  • Köln
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Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

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Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

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1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.

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Beschreibung

Daten sind das neue Öl beim Trend zur Digitalisierung und „Industrie 4.0“. Ziel dieser Schulung ist es zu lernen, was unter dem Begriff „Maschinelles Lernen“ verstanden wird und wie es zum Lösen von wirtschaftlichen Fragestellungen eingesetzt werden kann. Der wissenschaftliche Umgang mit Daten wird erklärt und wie erste Klassifizierungsmodelle erstellt werden. 
In diesem Kurs wird R für die Datenprozessierung sowie Modellierung genutzt. Im Rahmen der Schulung kann gerne wunschweise eine kurze Einführung in die Programmierung mit R am Anfang des ersten Tages erfolgen.

Schulungsziel

Die Schulung gibt einen Überblick über die gängigen Methoden des Maschinellen Lernens sowie weitere Auswertungstechniken.

Details

Wer teilnehmen sollte

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, die einen Einstieg in die Praxis der Machine Learning Techniken suchen, um eigenständig Data Science Projekte zu gestalten.


Ihre Schulung

Lernmethode:
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen:
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann
Arbeitsplatz:
PC/VMs für jeden Teilnehmer
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
Teilnahmebescheinigung:
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis

Organisation

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung :
Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten:
2 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
GFU Schulungszentrum
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten:
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil :
Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive:
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
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
Bildungsgutschein:
Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kostenfreie Services

Inhalt

1. Tag: Einführung in die Datenwissenschaft für datengetriebene Entscheidungen
Sie lernen, wie man wirtschaftliche Fragestellungen in ein Modellierungsproblem umwandelt. Wir starten dazu mit realen Daten und bereiten diese für die Modellierung vor.

  • Einsatz von maschinellem Lernen für Geschäftszwecke
    • Churn Prediction
    • Prevention
    • Ad Click Predictions
    • Recommender Systems
    • Image Recognition
    • Fraud and Risk Detection
    • Dynamic Pricing Calculations
    • Sports Analytics
    • Engagement Increase
    • Predictive Demand
    • Neue Kreditvergabemodelle
  • Von wirtschaftlichen Fragestellungen zum Model
  • Praxis: Arbeit mit Daten
    • Datensäuberung
    • Behandlung fehlender Werte
    • Ausreißer
    • Verteilungen
    • Datentransformation
    • Selektion von Merkmalen
    • Dimensionsreduzierung (Principal Component Analysis, PCA)
    • Erste Modellierung mit ausgewähltem Klassifikator

2. Tag: Von Modellierungsalgorithmen bis hin zur Optimierung
Sie bekommen einen Überblick über verschiedene Algorithmen, die für die Modellierung verwendet werden können. Es wird gezeigt, wie das Ergebnis der Modellierung durch Parametertuning verbessert werden kann. Des Weiteren wird im Detail gezeigt, wie man eine passende Auswertungsmetrik wählt, die der Lösung der Fragestellung am besten entspricht.

  • Überblick über Modellierungsalgorithmen
    • Klassifizierung
    • Clustering
    • Regression
  • Praxis: Auswertung der Performance verschiedener Algorithmen mit den
  • Daten vom ersten Tag
  • Deep Learning
  • Auswertung der Metriken und welche Metrik für welche Probleme eingesetzt werden sollte
    • Accuracy (Genauigkeit)
    • ROC (Receiver-Operating-Characteristic-Kurve bzw.
    • Grenzwertoptimierungskurve)
    • AUC (Area under the curve)
    • Precision
    • Recall
    • Confusion Matrix (Wahrheitsmatrix)
  • Cross Validation (Kreuzvalidierungsverfahren)
  • Feature Engineering
  • Praxis: Mit Daten vom ersten Tag wählen wir die am besten geeignete Metrik für das Problem aus, suchen das am besten passende Model aus und nutzen Cross Validation für die finale Modellierung. Damit lässt sich die Frage beantworten, was die maximal-beste Performance des Modells ist, das erzielt werden konnte.
  • Diskussion

So haben GFU-Kunden gestimmt

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Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine
TerminOrtPreis
27.04.-28.04.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.220,00
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27.07.-28.07.2020
Plätze vorhanden
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29.10.-30.10.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.220,00
Köln 1.220,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
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Im GFU Schulungszentrum
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Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff

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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
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Das GFU-Sorglos-Paket

Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

GFU-Seminar Arbeitsplatz

Eine Klasse einer Firma will zusammen den Lehrgang Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz aufsuchen

Hier kann ein kundenspezifisches Training zur Thematik Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz richtig sein. Die Agenda der Schulung kann dabei gemeinsam mit den Dozenten variiert oder abgespeckt werden.

Haben die Seminarteilnehmer allerdings Vorwissen in Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz, sollte der erste Punkt der Agenda nur gestreift werden. Eine Inhouse-Bildungsmaßnahme macht sich bezahlt ab drei Seminarbesuchern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz finden bisweilen in der Umgebung von Nürnberg, Bonn, Bochum, Hamburg, Bielefeld, Duisburg, Stuttgart, Essen, Leipzig, Wuppertal, Münster, Bremen, Berlin, Düsseldorf, Dortmund, Hannover, Frankfurt, Dresden, München und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken ergänzen Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz?

Eine gute Basis bildet Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz mit

  • ROC (Receiver-Operating-Characteristic-Kurve bzw.
  • Clustering
  • Verteilungen
  • Fraud and Risk Detection

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Daten und Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen“ mit der Behandlung von

  • KI - Grenzen Liest  man aktuelle Zeitungsartikel, scheinen der Künstlichen Intelligenz keine  Grenzen gesetzt zu werden. Wir räumen mit verschiedenen Mythen auf und  diskutieren Ansätze.
  • Daten und Informationen Welchen Unterschied gibt es zwischen Daten und Informationen?
  • Begrüßung und Vorstellung der KI-Agenda
  • Deep Learning Neuronale  Netzwerke und Deep Learning Algorithmen haben in den letzten Jahren zu  einem großen Anstieg von KI-Projekten geführt. Wir sehen uns diese  Algorithmen an und Sie lernen die Anwendungsgebiete und Grenzen kennen.

Für Firmenschulungen ist das Thema „Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow“ mit dem Unterrichtsgegenstand Zahlen, Vektoren, Matrizen und Tensoren und Installation weiterer nützlicher Python-Packages geeignet.

Für Erfahrene Anwender eignet sich eine Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists Weiterbildung. In diesem Training werden u.a.

  • Erstellung und Bewertung von Prognosen für typische Anwendungsfälle
  • Grundlagen der Skriptsprache R
  • Grundlegende statistische Verfahren
  • Entwicklungsumgebung Rstudio

behandelt.

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