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Schulung Machine Learning: Grundlagen kompakt

1 Tag / S1912

39 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung

Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

Inhouse-/Firmenschulung

  • 1 Tag - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

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

Beschreibung

Computer werden immer „intelligenter“: AlphaGo Zero 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 (machine learning) mit Neuronalen Netzen, 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.

Schulungsziel

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

Details

  • 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
    • Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
    • Multi-Layer-Perceptrons (mehrschichtige neuronale Netze)
    • Lernalgorithmus "Backpropagation of Error"
    • Beispiele zu Regression und Klassifikation mit Multi Layer Perceptrons
    • praktische Tipps
    • deep learning
    • Beispiele und Demos zu deep learning
  • Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Grundidee und Topologie CNN
    • Beispiele und Demos zu Convolutional Neural Networks / Deep Learning
  • Neuronale Netze, Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM)
    • Grundidee und Topologie RNN
    • Lernalgorithmus "Backpropagation Through Time"
    • Long Short-Term Memory Networks (LSTM)
    • Beispiele und Demos zu RNN und LSTM
  • Support-Vektor-Maschinen
    • Grundidee und Unterschied zu Neuronalen Netzen
    • Kernel-Trick zur Garantie der Linearen Separierbarkeit in höheren Dimensionen
    • Beispiele und Demos zu Support Vector Machines
    • Praktische Tipps
  • Hinweise zu Tools, Internet-Quellen und Literatur
  • Diskussion spezifischer Fragestellungen aus der beruflichen Praxis

Personen, die im weitesten Sinne mit dem Feld der Künstlichen Intelligenz in Berührung kommen. Mitarbeiter, die große Datenmengen analysieren möchten (artificial intelligence, machine learning). Personen, die große Datenmengen analysieren möchten (data science, data mining). Teilnehmer der Data Science Business Akademie.

Tipp: Folgende Seminare finden im Anschluss statt:


Lernmethode: Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen: Seminarunterlagen / 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
Teilnehmerzahl: min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung : Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten: 1 Tag, 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
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

Kundenbewertungen

Über das Seminar
5/5

Super Schulung! Sehr guter Trainer. Es ist eine Herausforderung ein solches Thema an einem Tag näher zu bringen. Hier wurden meine Erwartungen voll erfüllt.
Wünschenswert wäre allerdings ein weiterer Schulungstag mit einem praktischen Teil.

Über die GFU
5/5

Toller Rundum-Service! Von der Abholung vom Vertragshotel über die Verpflegung während der Schulung bis zum Shuttle-Service zurück zum Bahnhof oder Hotel, hier bleiben keine Wünsche offen. Alle Mitarbeiter sind sehr freundlich und das Lernen findet in einer sehr lockeren Atmosphäre statt.
Die Zufriedenheit der Schulung hängt sicherlich vom Thema und vom Trainer ab. So war ich mit meiner ersten Schulung nicht ganz so glücklich. Meine Zweite Schulung bei der GFU hat aber alle meine Erwartungen übererfüllt. Daher 5 Sterne für die GFU.

Markus D. aus Wiehl

Über das Seminar
5/5

Klasse Einführung in die Thematik - muss eindeutig durch Anschlussseminarangebot ergänzt werden, bei dem es praktischer werden kann.

Über die GFU
5/5

top professionell, starke Referenten, organisatorisch ohne Makel, hochpreisig.

Marcus H.

Über das Seminar
5/5

ein "komplexes" Thema extrem einfach erklärt!

Anonym

Über das Seminar
5/5

Fachlich sehr interessant. Guter Einblick in die Thematik.

Anonym

Über das Seminar
5/5

Meine Erwartungen würden voll erfüllt

Anonym

Über das Seminar
5/5

gut erklärt, offene Punkte von mir beantwortet

Anonym

Über das Seminar
5/5

kompetende Erklärung der Thmen

Anonym

Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine

23.05.2019
470,00
Köln   
Noch frei
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28.06.2019
470,00
Köln   
Noch frei
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29.08.2019
470,00
Köln   
Noch frei
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14.11.2019
470,00
Köln   
Noch frei
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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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Ein Team einer Firma will geschlossen den Lehrgang Machine Learning: Grundlagen kompakt reservieren

In dem Fall kann ein Inhouse-Seminar zur Thematik Machine Learning: Grundlagen kompakt angebracht sein. Das Thema des Seminars kann dabei in Abstimmung mit den Trainern ergänzt oder gekürzt werden.

Haben die Seminarteilnehmer bereits Routine in Machine Learning: Grundlagen kompakt, sollte die Einleitung entfallen. Eine Firmen-Bildungsmaßnahme lohnt sich bei mindestens 3 Seminarteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Machine Learning: Grundlagen kompakt finden bisweilen in der Nähe von Bremen, Berlin, Frankfurt, Dresden, Dortmund, Wuppertal, Stuttgart, Nÿrnberg, Essen, Mÿnster, Dÿsseldorf, Leipzig, Bonn, Hamburg, Bielefeld, Bochum, Hannover, Duisburg, Mÿnchen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken passen zu Machine Learning: Grundlagen kompakt?

Eine passende Erweiterung findet sich in Machine Learning: Grundlagen kompakt mit

  • Beispiele und Demos zu deep learning
  • praktische Tipps
  • Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN) Grundidee und Topologie CNN
  • Neuronale Netze, Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM) Grundidee und Topologie RNN

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „Elastic Stack - Komplett: Einstieg in Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats“ mit der Behandlung von

  • Aggregation
  • Elastic Stack in der Anwendung Import von Daten mit Bulk API, Index API, Logstash & Beat
  • Machine Learning
  • Outputs anbinden

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „HP / Micro Focus ALM Grundlagen“ mit dem Unterrichtsstoff Defect Erstellung und Nachverfolgen und Testfälle  geeignet.

Für Professionals eignet sich eine Grundlagen D3 - Data Driven Documents   Schulung. In diesem Seminar werden u.a.

  • Animation von Datenreihen
  • Linien- und Balkendiagramme, Torten und Tachoanzeigen
  • Grosse Datenmengen visualisieren
  • Interaktionskonzepte Ereignisprogrammierung in D3
besprochen.

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