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Künstliche Intelligenz: Deep Learning mit Tensorflow

(4-tägiger iX-Intensivkurs zum Einstieg mit vielen betreuten Übungen zum selber Programmieren)

Eine KI-Revolution im Bereich Bild- und Sprachverarbeitung ist bereits in viele Bereichen des Alltags angekommen. Ob Gesichts- und Objekterkennung in Bildern, Sprachassistenz-Systeme oder die Live-Übersetzung von Sprache: All diese Technologien nutzen Deep Learning, eine leistungsfähige Spielart des maschinellen Lernens unter Einsatz von komplexen neuronalen Netzen. Viele Unternehmen haben dies erkannt und setzen Deep Learning bereits sehr erfolgreich ein.

Mit diesem Seminar starten Sie Ihre Reise in die Entwicklung von KI-Anwendungen mit Hilfe von Deep Learning anhand vieler praktischer Beispiele und Übungen. Dabei lernen Sie aus erster Hand, was hinter dem KI-Hype steckt.

Der Intensiv-Workshop liefert eine praxisorientierte Einführung in Deep Learning mit den Machine-Learning-Frameworks Tensorflow und Keras. Googles Tensorflow gehört zu den meist genutzten Open-Source-Bibliotheken zur Entwicklung von Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen. Die Keras-Bibliothek erlaubt einen besonders schnellen Einstieg in das maschinelle Lernen.

Deep Learning und die Funktionsweise neuronaler Netze wird Ihnen auf leicht verständliche Weise anhand von bildlichen Erklärungen vermittelt. Dabei wird anders als in vielen Online-Kursen auf komplexe Mathematik verzichtet und somit der Zugang erleichtert. In zahlreichen praktischen Übungen wenden Sie das Gelernte direkt in eigenem Code an – mit intensiver Unterstützung durch die Referenten.
Sie erhalten zunächst eine Einführung in Machine Learning, neuronale Netze, Deep Learning und die Vorgehensweise beim Entwickeln von KI-Algorithmen. Anschließend lernen Sie die wichtigsten Architekturen für neuronale Netze im Deep Learning Bereich kennen: Feed Forward (FF) Networks, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in objektorientierter Programmierung.
  • Hilfreich aber nicht erforderlich: Python Kenntnisse, Erste Erfahrung mit dem Python Scientific Stack (Numpy, Pandas, Jupyter Notebooks, Seaborn/Matplotlib).
  • Bitte bringen Sie ein eigenes Notebook mit zum Workshop! (Präsenzveranstaltung). Es wird ein gängiger Webbrowser benutzt. Zusätzliche Software ist nicht nötig.

Was werden Sie in diesem Kurs lernen

  • Was künstliche Intelligenz und Machine Learning aktuell leisten kann (und was nicht).
  • Grundlagen von neuronalen Netzen und Deep Learning.
  • Selbstständiges Programmieren mit Tensorflow und Keras zum Einsatz von Deep Learning.

Zielgruppe

  • KI-Interessierte mit Programmierkenntnissen
  • Softwareentwickler

Leistungen Ihres Workshoptickets

  • Workshopunterlagen 
  • Tagungsgetränke & Verpflegung (Präsenzveranstaltung)
  • Teilnahmebescheinigung


Der Workshop ist auf 15 Teilnehmer begrenzt!

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 14 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

Kontakt

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

Jennifer Rypalla // jery@heise.de

Termine & Preise

Online - Workshop

Nehmen Sie jetzt unkompliziert an unserem Online-Workshop teil.

Alles, was Sie dafür benötigen, ist ein Mikrofon oder Headset an Ihrem Rechner oder Laptop und einen aktuellen Browser. Selbstverständlich sind die Inhalte online die gleichen wie in dem Präsenz-Workshop. Sie können Fragen stellen und sich mit dem Referenten und den anderen Teilnehmern austauschen. Die auf 15 Personen begrenzte Teilnehmerzahl garantiert ein effektives und abwechslungsreiches Lernerlebnis – sicher und bequem in Ihrem Arbeitsumfeld.

Nach dem Kauf eines Tickets erhalten Sie eine Bestätigung per Mail und kurz vor der Veranstaltung in einer separaten Mail Ihren Zugangslink. Bitte nutzen Sie daher für den Ticketkauf eine E-Mail-Adresse, auf die Sie freien Zugriff haben!

Für diesen Kurs verwenden wir BigBlueButton. Für die Teilnahme ist es nicht erforderlich, einen Account bei BigBlueButton anzulegen. Die Teilnahme kann im Browser oder über den Desktop-Client von BigBlueButton erfolgen




Termin 2021 folgt

Preise

Frühbucherpreis: 2.590,00 € *

Standardpreis:  2.849,00 €

Alle Preise inkl. MwSt.

* 10% Frühbucherrabatt bis 6 Wochen vor Veranstaltungsbeginn

Agenda & Trainer

  • 08:30 - 09:00 Uhr Registrierung (Tag 1)

  • 09:00 - 17:00 Uhr (alle Tage)

  • 13:00 - 13:45 Uhr Mittagessen

  • Jeweils 15 Minuten Kaffeepause am Vor- und Nachmittag

Programm Tag 1

  • Deep Learning in Action

  • Einordnung AI, Machine Learning und Deep Learning

  • Einführung in Machine Learning

  • Entwicklungsprozess von Machine Learning Modellen

  • Einführung in Python, den Python scientific Stack und den angewandten Entwicklungsprozess von ML Modellen mit do-it-yourself Abschnitten

  • Abend (freiwillig): Let’s have a beer

    Für alle die Interesse haben, wollen wir nach einem intensiven Tag das Wissen bei einem gemeinsamen Bier in entspannter Atmosphäre sacken lassen, wir stehen für Fragen zur Verfügung und können uns in ungezwungener Atmosphäre austauschen. Das erste Bier geht auf uns (Referenten).

Programm Tag 2

  • Deep Learning (DL) Grundlagen

  • DL mit Tensorflow und Keras

  • Erste eigene DL Anwendung bauen (do-it-yourself)

  • Ask-Me-Anything Session

Programm Tag 3

  • Convolutional Neural Networks (CNN) zur Verarbeitung von Bildern: Theorie und Anwendung

  • CNN do-it-yourself

  • Hackathon

Programm Tag 4

  • Recurrent Neural Networks (RNN) zur Verarbeitung von Sequenzen (bspw. Text): Theorie und Anwendung

  • RNN do-it-yourself

  • Operationalisierung von AI Modellen

  • Ask-Me-Anything Session

Philipp Braunhart

Philipp ist Freelance Machine Learning Engineer und Trainer. Bei Siemens hat er skalierbare Artificial Intelligence (A.I.) Lösungen im IoT Umfeld entwickelt. Von der Physik (B.Sc.) hat er sich in Richtung A.I. insbesondere Deep und Machine Learning (M.Sc.) entwickelt. Ob Deep Reinforcement Learning in der Robotik, Qualitäts-Vorhersagen bei Fertigungsprozessen oder Anomalieerkennung bei Prüfergebnissen von Flachbaugruppen: Es reizt ihn stets praktische Probleme mit Hilfe von intelligenten Algorithmen zu lösen. Mit großer Freude gibt Philipp sein Wissen weiter. Durch bildliche, einfach verständliche Erklärungen hilft er anderen Hürden zu überwinden, um ebenso viel Begeisterung für Machine Learning zu entwickeln.

Moustapha Karaki

Moustapha ist ein Machine Learning Engineer und Berater bei IBM für die Anwendung von AI in Unternehmen. Unter anderem am Fraunhofer IPK in der Forschungsgruppe"Sicherheitstechnologien", in Projekten in der Automobil-Branche, im Maschinenbau (B.Sc.) sowie bei IBM sammelte er Erfahrungen zu Deep und Machine Learning, Computer Vision und Robotik. Hierauf lag auch der Fokus seines M.Sc. in Computational Engineering Science. Zu seinen bisherigen Projekten gehören unter anderem Personenerkennung zur Sicherheit, Produkt-Qualitätsoptimierung basierend auf Maschinensensoren, und intelligente IoT Systeme in der Automobilindustrie. Durch seine Arbeit in der Beratung wurde ihm bewusst, wie wichtig es für die Menschen ist, eine AI-orientierte Denkweise zu haben. Die Verbreitung dieses Wissens ist sein Beitrag auf dem Weg zur kommenden Transformation.