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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

10.11.2017
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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06.07.2018
1 Tag | 470,00
Köln   
Noch frei
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09.11.2018
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 



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

10.11.2017
1 Tag | 470,00
Köln   
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23.03.2018
1 Tag | 470,00
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Ein Team einer Firma will simultan den Kurs Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen frequentieren

In dem Fall kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zum Thema Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen angebracht sein. Der Lehrstoff des Seminars kann dabei in Abstimmung mit den Fachdozenten weiterentwickelt oder abgerundet werden.

Haben die Mitarbeiter ohnehin Routine in Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine Inhouse-Bildungsmaßnahme lohnt sich bei mehr als 3 Seminarteilnehmern. Die Firmen-Seminare zum Thema Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen finden manchmal in der Nähe von Dresden, Hannover, Nürnberg, Wuppertal, Frankfurt, Münster, Berlin, Hamburg, Düsseldorf, Leipzig, München, Duisburg, Bonn, Bremen, Stuttgart, Essen, Bochum, Dortmund, Bielefeld und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken erweitern Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen?

Eine erste Ergänzung bildet Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen mit

  • Agenten-Grundtypen 
  • deep learning 
  • Lernender Agent 
  • Hinweise zu Tools, Internet-Quellen und Literatur 

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „Data Science mit R - Einführung in R“ mit der Behandlung von

  • Hilfe und weiterführende Informationen finden 
  • Random Forest
  • Visualisierung Pakete basics und ggplot2 
  • R als Taschenrechner

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Oracle SQL für Professionals“ mit dem Unterrichtsstoff Arithmetische Genauigkeit und interne Darstellung von Zahlen und Schema, Benutzerkonzepte, System- und Objektrechte geeignet.

Für Fortgeschrittene passt eine IBM Cognos BI Report Studio - Berichtsentwicklung  Schulung. In diesem Training werden insbesondere

  • Modelltypen 
  • Verteilung an viele Empfänger (Bursting) 
  • Mehrsprachige Berichte erstellen 
  • Arbeiten mit Objekten 
behandelt.

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