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Schulung Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen (S1912)

5 von 5 Sternen
7 aktuelle Kundenbewertungen 21 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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15.03.2019
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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24.05.2019
1 Tag | 490,00
Köln   
Noch frei
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30.08.2019
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

Mitarbeiter, die im weitesten Sinne mit dem Feld der Künstlichen Intelligenz in Berührung kommen. Mitarbeiter, die große Datenmengen analysieren möchten (data science, 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
    • 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

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

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09.11.2018
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Ein Team einer Firma will zeitgleich den Kurs Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen aufsuchen

In dem Fall kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zur Thematik Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen angemessen sein. Das Thema des Lehrgangs kann hierbei zusammen mit den Dozenten weiterentwickelt oder abgespeckt werden.

Haben die “Schüler“ schon Routine in Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen, sollte die Einleitung entfallen. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme rechnet sich ab drei Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen finden sporadisch im Umkreis von Berlin, Frankfurt, Mÿnster, Dresden, Essen, Stuttgart, Leipzig, Wuppertal, Dortmund, Nÿrnberg, Hamburg, Duisburg, Bielefeld, Bochum, Mÿnchen, Bonn, Bremen, Hannover, Dÿsseldorf und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen erweitern Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen?

Eine passende Erweiterung bildet Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzen mit

  • Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN) Grundidee und Topologie CNN
  • Lernen aus Beispielen
  • Diskussion spezifischer Fragestellungen
  • Perceptron

Erwägenswert ist auch ein Seminar von „Clean Code Development“ mit der Behandlung von

  • Weitere wichtige Prinzipien DRY
  • Kontinuierliche Verbesserung
  • Die SOLID Prinzipien
  • PoMO

Für Firmenschulungen ist das Thema „HP ALM Intensiv“ mit den Kapiteln Benutzer verwalten  und Testläufe anlegen planen analysieren passend.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt auch eine Softwareentwicklung ohne Abhängigkeiten Weiterbildung. In diesem Kurs werden insbesondere

  • Integration Operation Segregation Principle (IOSP)
  • Teststrategien, Unit Test vs. Integrationstest
  • Integration Operation Data API Architecture (IODA Architecture)
  • Typische Strukturen von Abhängigkeiten
besprochen.

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