Webinar Maschinelles Lernen

Sie erhalten in diesem fünftägigen Web-Seminar eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis zu Verfahren des maschinellen Lernens. Dabei lernen Sie klassische Verfahren kennen und erhalten auch einen tiefen Einblick in neuronale Netze. Damit Sie bei den praktischen Übungen zwischendurch mitarbeiten können, gibt es zunächst eine Einführung in Python mit den wichtigsten Libraries um diese anschließend bei den Verfahren anzuwenden:

  • Grundlagen der Programmierung mit Python
  • Datenverarbeitung mit NumPy und Pandas
  • Visualisierung von Daten
  • Entscheidungsbäume & Random Forests
  • k-nearest-neighbors und Hyperparameteroptimierung
  • Support Vector Machines
  • Regression und Klassifikation mit künstlichen neuronalen Netzen
  • Zeitreihen und Convolutional Neural Networks
  • Imputer-Verfahren
  • Feature-Reduktion
  • Clustering-Verfahren
Detailliertes Programm mit Eckdaten als

Dauer: 5 Tage, jeweils 8 Stunden (inkl. Pausen)
Plattform: BigBlueButton, Sie benötigen nur einen Browser
Anzahl Teilnehmer: 3 – 6
Kosten p. Teilnehmer: 1500 € (brutto),
auch als Firmen-Schulung für insgesamt 5000 € (brutto)
Im Preis enthalten:

  • Web-Seminar
  • Kursunterlagen als PDFs + Praxiselemente
  • Teilnahmebestätigung

Lernziel: Kick-Start in die Methoden des maschinellen Lernens. Durch Theorie und praktische Anwendung erhalten die Teilnehmer einen Überblick für welche Anwendung welche Methode geeignet ist und lernen diese auch umzusetzen. Nach dem Kurs sind die Teilnehmer direkt in der Lage erste Anwendungen zu schreiben.

Mit diesem Web-Seminar erhalten Sie alles, was Sie brauchen um loszulegen: Einen Überblick über die gängigsten Verfahren und das Verständnis um diese anzuwenden. Vielleicht haben Sie bereits Daten und fragen sich, wie Sie daraus ein Modell trainieren können? Genau das werden Sie im Kurs mit verschiedenen Beispieldatensätzen für Regressions- und Klassifikationsprobleme in kurzweiligen Übungen durchspielen. Dabei wird der Dozent beim Programmieren Hilfestellung geben und jederzeit für Fragen bereit stehen. Damit der Code nicht wie eine Blackbox für Sie erscheint, erhalten Sie durch die aufwendig illustrierten Unterlagen ein Verständnis dafür, wie die Algorithmen und die neuronalen Netze funktionieren. Dadurch können Sie besser entscheiden, welche Verfahren für Ihre Daten gut geeignet sind.

Trenngrenzen eines neuronalen Netzes mit drei Klassen.
Trenngrenzen eines neuronalen Netzes mit spezieller Regularisierung.

Teilnehmerkreis

Unsere Kurse richten sich an interessierte Ingenieure, Naturwissenschaftler und Informatiker, die verstehen wollen, wie die Verfahren funktionieren und wie man sie anwendet. Es werden grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Mathematik vorausgesetzt.