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Schulung Machine Learning: Grundlagen kompakt (S1912)

24 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht
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.

Offene Termine

09.11.2018
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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05.03.2019
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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23.05.2019
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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29.08.2019
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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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

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.

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
    • 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

Tipp: Folgende Seminare finden im Anschluss statt:

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

Bewertung von Markus D. aus Wiehl
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.

Bewertung von Marcus H.
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.

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

ein "komplexes" Thema extrem einfach erklärt!

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Fachlich sehr interessant. Guter Einblick in die Thematik.

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Meine Erwartungen würden voll erfüllt

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

gut erklärt, offene Punkte von mir beantwortet

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

kompetende Erklärung der Thmen


Arbeitsplatz


Eine Klasse einer Firma will simultan den Kurs Machine Learning: Grundlagen kompakt reservieren

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zur Augabenstellung Machine Learning: Grundlagen kompakt richtig sein. Der Inhalt des Seminars kann hierbei gemeinsam mit den Trainern variiert oder gestrafft werden.

Haben die Schulungsteilnehmer bereits Praxis in Machine Learning: Grundlagen kompakt, sollte der erste Punkt der Agenda nur gestreift werden. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme rechnet sich bei mehr als 3 Seminarbesuchern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Machine Learning: Grundlagen kompakt finden manchmal in der Nähe von Leipzig, Frankfurt, Stuttgart, Hannover, Dresden, Bonn, Nÿrnberg, Duisburg, Berlin, Dortmund, Mÿnster, Bielefeld, Bochum, Hamburg, Dÿsseldorf, Bremen, Essen, Wuppertal, Mÿnchen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen erweitern Machine Learning: Grundlagen kompakt?

Eine erste Ergänzung findet sich in Machine Learning: Grundlagen kompakt mit

  • Kernel-Trick zur Garantie der Linearen Separierbarkeit in höheren Dimensionen
  • Beispiele zu Regression und Klassifikation mit Multi Layer Perceptrons
  • Support-Vektor-Maschinen Grundidee und Unterschied zu Neuronalen Netzen
  • Hinweise zu Tools, Internet-Quellen und Literatur

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „Agile Retrospektive“ mit der Behandlung von

  • Teambildungsmodell 
  • Was ist eine Retrospektive?
  • Vorstellung verschiedener Retrospektiven
  • Die erste Retrospektive

Für Firmenschulungen ist das Thema „Bessere Software und Webseiten dank guter Usability“ mit den Kapiteln Usability in IT Projekten etablieren  und Warum überhaupt Usability - der User im Zentrum  prädestiniert.

Für Erfahrene Anwender eignet sich eine UX und UI-Design für Entwickler  Schulung. In diesem Training werden u.a.

  • Grundlagen UI-Design mit Blend / Visual Studio 
  • User Experience als Teil der ISO 9241 
  • Animationen / Datenbindung 
  • Designgrundlagen: Farben, Formen, Typo 
geschult.

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