Grundlagen Machine Learning inkl. Deep Learning

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Über das Training

Beschreibung: Unter Maschinellem Lernen (Machine Learning) werden die Methoden zusammengefasst, die in der AI zur Erstellung von Wissen aus Erfahrungswerten angewendet werden. Die dabei verwendeten Algorithmen analysieren Trainingsdaten, um Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Diese werden dann zur Beurteilung neuer Situation in der allgemeinen Diagnose von Daten, für Sprach-, Text- und Bilderkennung und auch für autonome Systeme (z.B. Roboter) eingesetzt. Deep Learning ist ein spezialisiertes Verfahren für maschinelles Lernen um vielschichtige künstliche neuronale Netze zu trainieren. Mit dieser Methode wurden zuletzt vielversprechende Erfolge im Bereich der AI erzielt.

Ziel

Sie lernen die grundlegenden Methoden des maschinellen Lernens und ihre Einsatzmöglichkeiten kennen. Sie verstehen die Anwendungsgebiete von neuronalen Netzen und insbesondere von Deep Learning und können deren Möglichkeiten und Grenzen abzuschätzen. Sie können die angesprochenen Technologien bewerten und einschätzen, ob sich der Einsatz in ihrem Unternehmen bzw. für wichtige Aufgabenstellungen lohnen kann.

Zielgruppe

Technische Entscheider, Leiter von Innovationsprojekten, Software-Architekten

Inhalt

  • Was ist Machine Learning?
  • Der Unterschied von Machine Learning zu Artificial Intelligence und Data Science
  • Unterschied zu traditioneller Software Entwicklung
  • Komponenten von Machine Learning (Mathematische & Statistische Modelle, Trainingsdaten)
  • Voraussetzungen an Daten
  • Voraussetzungen an die Vorhersagbarkeit
  • Supervised
  • Unsupervised
  • Reinforcement
  • Decision Tree
  • Neural Networks
  • Regressionsanalyse
  • Was ist ein künstliches Neuronales Netzwerk?
  • Was ist Deep Learning?
  • Vorteile von Deep Learning
  • Vorhersagen
  • Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse
  • Optimierung von Prozessen
  • Anpassungsfähige Systeme
  • Recommendation Systems
  • Bilderkennung
  • Spracherkennung
  • Automatisierung
  • Finanzwesen (z.B. Fraud Detection)
  • Marketing
  • Gesundheitswesen
  • Kundensupport
  • Google TensorFlow
  • IBM
  • Microsoft Azure
  • Amazon AWS
  • Open Source Plattformen
  • ML Programmiersprachen

Diese Leistungen sind bei diesem Kurs inklusive:

Gedrucktes Teilnahme-zertifikat
Digitales und gedrucktes Kursmaterial
Schmackhaftes Mittagessen und Snacks
Warme und kalte Getränke