Das Seminar "Machine Learning mit R” gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.
Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen, z. B. wie Sie einen Prozess möglichst effizient ablaufen lassen oder wann die nächste Wartung durchgeführt werden muss, finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.
Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden. Gerne können Sie hierfür auch Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.
Der Kurs Machine Learning mit R ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen. Infos zum gesamten Data Science Crash Course mit R finden Sie, indem Sie mit der Semigator-Suche nach der SG-Seminar-Nr. 5961326 suchen.
Agenda
Dauer des Seminars
Lernziele
Am Ende des Seminars Machine Learning mit R werden Sie
Zielgruppen
Das Seminar Machine Learning mit R ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.
Inhaltliche Voraussetzungen zur Kursteilnahme
Für das Seminar Machine Learning mit Python ist Voraussetzung, entweder das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit R (SG-Seminar-Nr. 5961324) besucht zu haben oder dessen Inhalte zu kennen. Speziell gehört dazu, in R programmieren zu können und eine grundsätzliches Verständnis von Modellierung und dem zugehörigen Prozess zu haben.
Technische Voraussetzungen zur Kursteilnahme
Bitte bringen Sie zur Teilnahme an dem Präsenzseminar Ihren Lapop mit der von Ihnen bislang genutzen R/RStudio-Umgebung mit. Sie erhalten außerdem eine Installationsanleitung für die Aktualisierung der Installation und der im Unterricht verwendeten R-Pakete. Bei Bedarf können Sie einen fertig konfigurierten Schulungslaptop mieten, der im Seminarraum zur Verfügung gestellt wird.
Datum | Uhrzeit | Dauer | Preis | ||
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Heidenheim an der Brenz, DE | |||||
02.04.2025 - 03.04.2025 | 09:00 - 17:00 Uhr | 16 h | Mehr Informationen > | Jetzt buchen › | |
08.10.2025 - 09.10.2025 | 09:00 - 17:00 Uhr | 16 h | Mehr Informationen > | Jetzt buchen › |
Datum | Uhrzeit | Dauer | Preis | ||
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Heidenheim an der Brenz, DE | |||||
02.04.2025 - 03.04.2025 | 09:00 - 17:00 Uhr | 16 h | Mehr Informationen > | Jetzt buchen › | |
08.10.2025 - 09.10.2025 | 09:00 - 17:00 Uhr | 16 h | Mehr Informationen > | Jetzt buchen › |