Seminar: Einführungskurs Neuronale Netze und Deep Learning
Eintägiges Intensivseminar
Kurzinformationen
| Ort: | Termin: | Preis: | |
| Münster: | 14.12.2020 | 995,00 EUR (zzgl. MwSt.) | |
| Baden-Dättwil: | 15.12.2020 | 1.195,00 CHF (zzgl. MwSt.) | |
Dieses eintägige Seminar bietet einen fundierten Überblick über den Themenkomplex Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Deep Learning. Thematisch besitzt dieses Seminar zwei Schwerpunkte.
Detailinformationen
Das Seminar
Es handelt sich hierbei um ein komplett neu konzipiertes Seminar, welches die vielfältigen Fortschritte und Entwicklungen der letzten Jahren im Bereich KI, Neuronaler Netze und Deep Learning aufgreift und in kompakter und verständlicher Form präsentiert. Den Teilnehmern werden sowohl die Grundkonzepte vermittelt, als auch Kenntnisse, um Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning Systemen in ihrem Fachbereich zu identifizieren, identifizierte Anwendungsfälle zu evaluieren sowie eine spätere Realisierung kundig zu begleiten.
Der Seminarinhalt
Dieses eintägige Seminar bietet einen fundierten Überblick über den Themenkomplex Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Deep Learning. Thematisch besitzt dieses Seminar zwei Schwerpunkte.
Der erste Schwerpunkt ist die Vermittlung eines Gesamtüberblicks über den Themenbereich. Neben allgemeinen Grundkenntnissen werde eine Reihe von häufig genutzten Netzwerk-Architekturen sowie deren jeweiligen Einsatzfelder vorgestellt.
Der zweite Schwerpunkt liegt in der Vermittlung von direkt in der Praxis nutzbarem Wissen und Entscheidungshilfen. Hierbei geht es vor allem um die Frage, wie und bei welcher Art von Aufgabenstellungen die verschiedenen Deep Learning Verfahren effizient eingesetzt werden können.
Ergänzt und vertieft werden diese beiden Schwerpunkte durch einige Übungen, in denen die Teilnehmer selber aktiv verschieden einfache Fragestellungen bearbeiten und dadurch erste praktische Erfahrungen und Eindrücke im Umgang mit Neuronalen Netzen erhalten. Die Referenten sind erfahrene Data Scientists mit didaktischen Fähigkeiten.
Seminar-Agenda
Begrüßung durch die Seminarleitung
Einführung
- Was sind Neuronale Netze und Deep Learning
- Klassische Verfahren des Machine Learning vs. Deep Learning
- Deep Learning – Hintergründe der aktuellen Popularität des Themas
Praxisbeispiele: Deep Learning im Unternehmenseinsatz
- Google Fotos
- Amazon Alexa
- Facebook deepFace
- Paypal Geldwäscheerkennung
- Youtube Recomodation Engine
- Autonomes Fahren
Die grundlegende Struktur eines Neuronalen Netzes
Praxisübung: Wie lernt und arbeitet ein Neuronales Netz
Architekturen Neuronaler Netze und ihre Einsatzfelder:
- Einfache Netzwerke: Muli-Layer-Perceptrons und Autoencoder
- Netzwerke für die Bildverarbeitung: Convolutional Neural Networks
- Spezialisten für Sprache und zeitlich strukturierte Daten: Rekurrente Neuronale Netze
- Neues aus Bekannten schaffen: Generative Adversarial Networks
Neuronale Netze trainieren und einsetzen
- Datensammlung und -aufbereitung
- Die Wahl der Netzwerkarchitektur
- Transfer Learning
- Hyperparameteroptimierung
Kurzvorstellung wichtiger Deep Learning Softwareframeworks
Praxisübung: Ein Neuronales Netz zur Ziffernerkennung
Leitfaden für den Praxiseinsatz
Voraussetzungen
Grundlegende Kentnisse im Bereich der Datenanalyse, Statistik sowie der Programmier-spache Python sind hilfreich aber nicht zwingend erforderlich.
Berücksichtigen Sie bitte, dass eine Mindestteilnehmerzahl von 4 Personen vorgesehen ist. Ansonsten kann das Seminar nicht stattfinden.
Methode
Präsenzseminar:
Das Seminar wird aus Vortrag, Diskussionsrunden sowie praktischen Übungen bestehen. Viele Beispiele aus der Praxis verdeutlichen die Theorie.
Sprachen
Seminar: Deutsch
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich Personen, welche einen fundierten Überblick über das Themenfeld Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Deep Learning erhalten möchten, bisher aber nicht die Zeit gefunden haben, sich intensiver mit dem Thema auseinanderzusetzen.
Anmeldung
Stornierung
Bei Stornierung bis zu 14 Tage vor Veranstaltungsbeginn erheben wir eine Bearbeitungsgebühr von 50% der Gebühr. Bei späteren Absagen wird der gesamte Beitrag fällig.
Seminarabsage
Sollten wir aus wichtigem Grund (z. B. Erkrankung des/der Referenten) gezwungen sein, den Kurs abzusagen, so teilen wir Ihnen dieses umgehend mit. Wir werden Ihnen in diesem Fall einen Ersatztermin anbieten. Passt dieser nicht zu Ihrer Terminplanung, erhalten Sie die bereits gezahlte Seminargebühr in voller Höhe zurück. Darüber hinausgehende Ansprüche bestehen nicht.
Teamvorteil
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