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Künstliche Intelligenz - Spezialisierung - Textverarbeitung mit Deep Learning
3-tägiger iX Workshop (+ optional buchbarer 1-Tages Vorbereitungsworkshop direkt davor)
Künstliche Intelligenz (KI) und neuronale Netze revolutionieren derzeit die automatische Verarbeitung von Sprache und Texten und ermöglicht nützliche Anwendungen: Persönliche Sprachassistenten wie Alexa und Siri, Live-Übersetzungen, Stimmungsanalysen, Dokumentenklassifikation und
viele mehr. Lernen Sie, wie Sie mit TensorFlow leistungsfähige Deep-Learning-Verfahren zur Verarbeitung von Texten implementieren, um Textdatenschätze im Unternehmen zu heben oder neue Anwendungen zu entwickeln.
In diesem 3-tägigen intensiven Spezialisierungs-Workshop steigen Sie ein in die spannende Welt des Natural Language Processing (NLP) mit
Deep Learning. Nach einer Einführung in den Bereich NLP lernen Sie die Grundlagen zur Verarbeitung von Textdaten mit neuronalen Netzen
und der Anwendung von entwickelten Modellen kennen. Anschließend lernen Sie die neusten Entwicklungen in diesem Umfeld verstehen und anzuwenden. Bei einem Ausblick lernen Sie außerdem welche Lösungen es bereits zur Nutzung für verschiedene NLP-Aufgaben gibt.
Der Workshop enthält zahlreiche praxisnahe Übungen, in denen Sie das erworbene Wissen testen und vertiefen können. Dabei werden bei
von den Referenten unterstützt. Die Vermittlung des Wissens erfolgt mit anschaulichen Erklärungen sowie Übungen, nicht mit großen Formel-Bergen. Somit kann jeder Interessierte die Funktionsweise der Algorithmen nachvollziehen.
Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Word-Embeddings, Transformer Networks, BERT, GPT-2, und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern die Methoden dahinter verstehen und praktisch anzuwenden wissen.
Vorbereitung:
Wir empfehlen als Vorbereitung auf den Kurs und als Auffrischung Ihrer Machine Learning und Tensorflow Kenntnisse, unseren zusätzlich buchbaren 1 Tages Vorbereitungsworkshop. Dieser findet direkt vor dem eigentlichen Kurs statt.
Haben Sie bisher gar keine Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Tensorflow empfehlen wir unseren 4 Tages KI-Intensivkurs mit vielen Übungen oder für den schnellen Einstieg unseren 2 Tages Tensorflow Kurs mit Übungen für Zuhause im Nachhinein.
Ziele:
Voraussetzungen
Zielgruppe
Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)
Optionaler zusätzlich buchbarer Vorbereitungstag (direkt vor dem eigentlichen Kurs)
Spezialisierung Textverarbeitung mit Deep Learning
1) Einführung
Aktuelle spannende Anwendungsbeispiele
Was ist Natural Language Processing (NLP) und warum ist es so relevant
Welche Aufgabenbereiche gibt es?
2) Grundlagen der Textverarbeitung
Herausforderungen in der Textverarbeitung
Methoden der klassischen Text-Vorverarbeitung
Texte zerlegen mit Tokenization
Verfügbare Text Corpora
Frameworks für die Text-Vorverarbeitung (z.B. spaCy, NLTK)
3) Grundlagen von Deep Learning für Textverarbeitung
Warum sind semantisch sinnvolle Repräsentationen wichtig?
Klassische Ansätze zur Wort- und Textrepräsentation (z.B. Bag of Words, TF-IDF, Hashing)
Was sind Embeddings?
Vom Token zu Embeddings mit Deep Learning
Semantische Wort Repräsentationen: Word2Vec mit CBOW und Skipgram
Implementierung von Embeddings in Tensorflow
Embeddings für Sätze und ganze Texte
Embedding-Raum erkunden mit UMAP und dem Tensorflow Projector
Vortrainierte Modelle und Frameworks neben Tensorflow (z.B. Gensim, fastText)
4) Recurrent Neural Networks für Textverarbeitung
Was ist Rekurrenz bei Deep Learning?
Einfache Recurrent Neural Network Schichten
Was gibt es für Input-Output-Szenarien?
Training mit (truncated) backpropagation through time (BPTT)
Herausforderung Vanishing/Exploding Gradients
Fortgeschrittene Rekurrente Modelle: LSTMs, GRUs
Topic Modelling und Text Generierung mit Tensorflow
5) Fortgeschrittene Modelle und ihr Anwendung
6) Ausblick
Trainer 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 Fertigungs-prozessen oder Anomalieerkennung bei Prüfergebnissen von Flachbaugruppen: Es reizt ihn stets praktische Probleme mit Hilfe von intelligenten Algorithmen zu lösen. Durch bildliche, einfach verständliche Erklärungen hilft er anderen Hürden zu überwinden, um ebenso viel Begeisterung für Machine Learning zu entwickeln.
Trainer 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 Forschungs-gruppe "Sicherheitstechnologien", in Projekten in der Automobil-Branche, im Maschinenbau (B.Sc.) sowie bei IBM sammelte er Erfahrungen zu Deep und Machine Learning, Computer Vision un 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 Maschinen-sensoren, 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.
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 Events-Team informiert.
Online - Workshop, Workshop-Dauer: jeweils 09:00 - 17:00 Uhr
Nehmen Sie jetzt unkompliziert an unserem Online-Workshop teil.
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 begrenzte Teilnehmerzahl garantiert ein effektives und abwechslungsreiches Lernerlebnis – sicher und bequem in Ihrem Arbeitsumfeld.
Tag 1 (optional)
Vorbereitungstag: 599,00 € *
Alle Preise inkl. MwSt.
Tag 2 - 4
Frühbucherpreis: 1.650,00 € *
Standardpreis: 1.815,00 €
Alle Preise inkl. MwSt.
* 10% Frühbucherrabatt bis 4 Wochen vor Veranstaltungsbeginn
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Haben Sie Fragen zu der Organisation oder der Veranstaltung? Gern beantworte ich Ihre Fragen per E-Mail!
Jennifer Rypalla // jery@heise.de