Seminar: Einführungskurs Neuronale Netze und Deep Learning

Eintägiges Intensivseminar

Kurzinformationen

Ort:Termin:Preis:
Münster:22.01.2019995,00 EUR (zzgl. MwSt.)
Baden-Dättwil:29.01.20191.195,00 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 in Kleingruppen bestehen. Viele Beispiele aus der Praxis verdeutlichen die Theorie.

Sprachen

Seminar: Deutsch
Unterlagen: Deutsch und Englisch

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.

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2. und 3. Teilnehmer sind optional, ab dem 3. Teilnehmer gewähren wir einen Teamvorteil von 10 %!

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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