Einführung in KI

Trainer & Termin

Trainer: Jan Paulus

Termin: Individuell vereinbar

Dauer: 2 Tage

Ort: Inhouse oder Remote

Beschreibung

In diesem praxisorientierten Workshop lernst Du anhand des Beispiels der automatischen Bilderkennung, wie neuronale Netze eingesetzt werden können, um neue, unbekannte Daten automatisch zu klassifizieren. Du arbeitest mit Python und TensorFlow und wirst Schritt für Schritt an die Entwicklung, das Training und die Evaluation eigener Deep-Learning-Modelle herangeführt.

Nach dem Workshop bist Du in der Lage, ein eigenes neuronales Netz für Deine individuelle Problemstellung zu entwerfen und zielgerichtet zu verbessern – inklusive Transfer Learning und Analyse der Netzwerkeigenschaften.

Agenda

• Grundlagen neuronaler Netze: Lernprinzipien, Evaluationsstrategien, Overfitting
• Deep Learning: Konzepte und Anwendung
• Netzwerk-Tuning: ReLUs, Batch Normalization, Learning Rate Schedules
• Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Tiefe und populäre Netzwerk-Architekturen
• Freies Experimentieren anhand einer Challenge
• Transfer Learning
• Interpretationsansätze zur Netzwerkanalyse

Voraussetzungen

• Grundverständnis für Programmierung
• Python-Kenntnisse hilfreich, aber nicht zwingend
• Keine Machine-Learning-Vorkenntnisse notwendig
• Keine eigene Hardware erforderlich (Laptops werden gestellt)

Ablauf

Unsere Trainings starten täglich um 9:00 und enden gegen 17:00 Uhr. Die Kaffee- und Mittagspausen legen unsere Trainer:innen zusammen mit den Teilnehmer:innen fest. Am Ende des Trainings erhält jeder Teilnehmer:in ein Zertifikat über die Schulungsteilnahme.

Unsere Trainer