PowerPackage Machine Learning - Seminar / Kurs von ExperTeach Gesellschaft für Netzwerkkompetenz mbH

Data Science, KI und Best Practices

Inhalte

Die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning bilden heute das Rückgrat jeder IoT- oder Digitalisierungslösung, versteckt sich dahinter doch die eigentliche Wertschöpfung. Dieses Training gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können. Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind. Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglicht. Dabei werden die benötigten Kernkompetenzen für die Ausarbeitung neuer oder Bewertung bestehender Konzepte vermittelt und der Praxisbezug hergestellt. Im praktischen Teil behandeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer anhand eines Fallbeispiels alle Aspekte der Datenanalyse und des Aufbaus von Machine Learning Modellen. Angefangen von der Datennahme, über die Verarbeitung und Bereinigung der Daten, hin zu einfachen statistischen Modellen, Hypothesen und letztendlich dem Training und der Validierung von Machine Learning Algorithmen, behandelt der Kurs alle Aspekte der Arbeit eines Data Scientist.

Kursinhalt

Teil 1

  • Einführung Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz
  • Grundlagen Python rund um Datenverarbeitung, Statistik und Datenvisualisierung
  • Machine Learning Workflow
  • Lernszenarien und ihre Einsatzgebiete (u. a. Predictive Analytics, Bots, Empfehlungsdienste)
  • Machine Learning Methoden im Vergleich (vom Decision Tree bis hin zu Deep Learning)- Künstliche neuronale Netze- Entscheidungsbäume- Support Vector Machines - Clustering
  • Modelle richtig bewerten und validieren
  • Überblick an Software und Tools
  • Anwendungs- und Praxisbeispiele (Was ist Hype und was hat Potential?)
  • Fragen und Ängste im gesellschaftlichen Kontext
  • durchgehende, interaktive Hands-On mit Übungen

Teil 2

  • Wiederholung- Interaktiv arbeiten mit Jupyter Notebooks- Python (Grundlagen & Bibliotheken: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn)- Machine Learning
  • Vorstellung des Fallbeispiels- Beschreibung der Problemstellung- Gemeinsames Brainstorming zum Vorgehen- Vorstellung eines minimalen Prototypen
  • Gruppenarbeit der TN- Regelmäßige Q&A Runden- Individuelle Hilfestellungen- Vorstellung der Ergebnisse
Zielgruppe

Der Kurs wendet sich an IT-affine Teilnehmer (vom Anwender bis hin zum Entscheider), die einen breiten Einstieg in die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Anwendung suchen und anhand eines Fallbeispiels den Umgang mit echten Daten und die Implementierung von Machine Learning Lösungen üben wollen.

Voraussetzungen

Die Teilnehmer sollten ein Verständnis und Interesse an den Trendthemen Digitalisierung, Big Data und IoT mitbringen. Grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache Python werden vorausgesetzt.

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Dietzenbach, DE
24.02.2020 - 28.02.2020 5 h Jetzt buchen ›
31.08.2020 - 04.09.2020 5 h Jetzt buchen ›
01.03.2021 - 05.03.2021 5 h Jetzt buchen ›
München, DE
25.11.2019 - 29.11.2019 5 h Jetzt buchen ›
25.05.2020 - 29.05.2020 5 h Jetzt buchen ›
30.11.2020 - 04.12.2020 5 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5288931

Anbieter-Seminar-Nr.: PPML

Termine

  • 25.11.2019 - 29.11.2019

    München, DE

  • 24.02.2020 - 28.02.2020

    Dietzenbach, DE

  • 25.05.2020 - 29.05.2020

    München, DE

  • 31.08.2020 - 04.09.2020

    Dietzenbach, DE

  • 30.11.2020 - 04.12.2020

    München, DE

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