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Intensivkurs Deep Learning

  • Datum 21. - 25.11.2022

  • Uhrzeit 09:00 - 17:00 Uhr

  • Preis 2475,00 € *

  • Frühbucher 2250,00 € *

  • max. 20 Teilnehmende

  • online

Diese fünftägige Intensiv-Schulung bietet Ihnen einen schnellen, jedoch fundierten Einstieg in die künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Deep Learning. Sie lernen die wichtigsten Best Practices und Techniken für die Bearbeitung und Erstellung von Deep-Learning-Projekten auf Basis von Tensorflow und Pytorch mit der API Keras kennen. 

Nach diesem Workshop können Sie:

  • allgemeine Begriffe, Zusammenhänge und Hintergründe des Deep Learning verstehen und einordnen

  • vortrainierte Deep-Learning-Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie zur Zeitreihenanalyse praktisch einsetzen

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich an Informatiker*innen sowie Software-Ingenieur*innen, die sich mit den Grundbausteinen und Hauptkonzepten von Deep Learning vertraut machen wollen, um diese anschließend in eigenen Projekten einsetzen zu können.

Voraussetzungen

Der Kurs geht davon aus, dass Sie auf dem Gebiet von neuronalen Netzen und Deep Learning wenig oder keine Vorerfahrung haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Eine gewisse Vertrautheit mit linearer Algebra und Python-Programmierung wird vorausgesetzt.

Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.

Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)

Nach dem Einstieg in das Thema Machine Learning erfahren Sie, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet. Danach folgt eine systematische Vorstellung neuronaler Netze und der überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie von unüberwachten Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs), Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformern.

Praktische Anwendungen in dieser Schulung umfassen Code für die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, syntaktische Analyse, Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis), synthetische Texterzeugung und Parts-of-Speech-Tagging. Im Rahmen der Bildverarbeitung geht es unter anderem um die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien sowie um die fortgeschrittene Objekterkennung mit passenden Bildkommentaren.

Das Themenspektrum des Workshops deckt die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. Sie lernen folgende Konzepte kennen:

Der Schwerpunkt des Workshops liegt auf der Umsetzung von konkreten Projekten: 

 

Trainer

Dr. Franz-Josef Toelle

Data Scientist, Berater namhafter Firmen und Autor zahlreicher Veröffentlichungen.  
Er studierte Mathematik, promovierte in theoretischer Physik, beschäftigt sich seit über 25 Jahren mit Deep Learning in Industrie und Forschung und unterrichtet an Universitäten.

 

Leistungen Ihres Workshoptickets

  • Workshopunterlagen
  • Teilnahmebescheinigung

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher durch das heise-Academy-Team informiert.

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10 % Frühbucherrabatt bis 4 Wochen vor Veranstaltungsbeginn

21. - 25.11.2022

Bitte nutzen Sie für den Ticketkauf eine E-Mail-Adresse, auf die Sie freien Zugriff haben.

* Preise beinhalten 19% Mehrwertsteuer.

Haben Sie Fragen zur Organisation oder der Veranstaltung? Gern beantworte ich Ihre Fragen per E-Mail.

Jennifer Rypalla 

Projektleiterin Workshops