Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) - Seminar / Kurs von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Entwicklung von Machine Learning-Verfahren
- Historische Einleitung
- Einteilung der Methoden
- Supervised Learning / Überwachtes Lernen
- Theoretische Grundlagen
- SVM
- Entscheidungsbäume (Decision Trees)
- k-nearest Neighbor (KNN) Classifier
- Perceptron
- Neuronale Netze (Neural Networks)
- Anwendungsbeispiele
- Praktischer Teil
- Unsupervised Learning / Unüberwachtes Lernen
- Theoretische Grundlagen
- k-means
- Gaussian Mixture Models
- Hebbian Learning
- Anwendungsbeispiele
- Praktischer Teil
- State-of-the-art
- Deep-Learning
- Big-Data Verfahren
- Anomaly Detection
- Entwicklung von Machine Learning-Verfahren
- Historische Einleitung
- Einteilung der Methoden
- Supervised Learning / Überwachtes Lernen
- Theoretische Grundlagen
- SVM
- Entscheidungsbäume (Decision Trees)
- k-n ...
Lernziele
Nach dem Seminar haben Sie ein Grundverständnis für das Thema Maschinelles Lernen, kennen die unterschiedlichen ML-Verfahren und habe eine Vorstellung darüber, wie ML in ihrem Unternehmenskontext Anwendung finden könnte.
Nach dem Seminar haben Sie ein Grundverständnis für das Thema Maschinelles Lernen, kennen die unterschiedlichen ML-Verfahren und habe eine Vorstellung darüber, wie ML in ihrem Unternehmenskontext ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
Führungskräfte (CEO, CTO, CDO, CSO, etc.) und IT-Management, Mitarbeiter/Entwickler mit Interesse an Machine Learning
Termine und Orte
| Datum | Dauer | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| Köln, DE | ||||
| 31.05.2024 | 7 h | Mehr Informationen > | Jetzt buchen › | |