Machine Learning (ML) im Unternehmen gewinnbringend einsetzen

Praxisworkshop Machine Learning – Wertschöpfungspotenziale detektieren und nutzen
 

Machine Learning ist derzeit das erfolgreichste Gebiet der Künstlichen Intelligenz. An zwei Seminartagen lernen die Teilnehmenden den Einsatz von Machine Learning-Anwendungen für konkrete Anwendungsszenarien im Unternehmen kennen. Machine Learning-Algorithmen suchen zielgerichtet nach Mustern und erlauben dadurch Auswertungen, die für einzelne Menschen längst zu komplex geworden sind. Ganz gleich, ob Kundeninformationen, Preise oder Umsatzentwicklungen – überall dort, wo tabellarische Daten vorliegen, kommen mittlerweile Machine Learning-Anwendungen zum Einsatz. Die festgestellten Zusammenhänge erlauben verlässliche Vorhersagen und bilden damit eine vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage zur Lösung realer Problemstellungen.

 

Programm-Download

 

Datum

Ort

Preis *

Verfügbar

 

 

24. - 25. April 2024

online

Online

1.300 €

 

Details

Seminartage:

Mittwoch, 24.04.2024
10:00 Uhr – 18:00 Uhr

Donnerstag, 25.04.2024
10:00 Uhr – 17:00 Uhr

Preis:

Bitkom-Mitglied: 1.100

Nicht-Mitglied: 1.300

* Alle Preise zzgl. 19% USt.

Datum

24. - 25. April 2024

Ort

online

Online

Preis

1.300 €

Verfügbar

 

Details

Seminartage:

Mittwoch, 24.04.2024
10:00 Uhr – 18:00 Uhr

Donnerstag, 25.04.2024
10:00 Uhr – 17:00 Uhr

Preis:

Bitkom-Mitglied: 1.100

Nicht-Mitglied: 1.300

* Alle Preise zzgl. 19% USt.

Ziele des Seminars
  • Sie erhalten einen praxisnahen Einblick in Machine Learning und erfahren, welche Ansätze und Verfahren Machine Learning kennzeichnen.
  • Sie lernen typischen Aufgaben von Algorithmen kennen und erfahren, welche Fragestellungen im Unternehmen durch sie gelöst werden können.
  • Sie lernen Daten mittels Python für das Machine Learning aufzubereiten, einzulesen und den Algorithmus zu trainieren.
  • Durch den ausgewogenen Mix aus Theorie und Praxis sind Sie sind anschließend in der Lage selbstständig Datenauswertungen durch ML-Anwendungen anzustoßen und die Ergebnisse zielgerichtet zu analysieren.
Inhalte des Seminars

An den beiden Vormittagen des Praxisworkshops werden jeweils theoretische Grundlagen und Hintergründe vermitteln. Nachmittags wird das erlernte Wissen direkt praktisch angewandt. Es werden dabei zwei reale Fallstudien behandelt. Schritt für Schritt zeigt unser Referent, wie Daten klassifiziert und durch Machine Learning-Anwendungen verlässliche Vorhersagen getroffen werden können. Die Praxisbeispiele werden als sogenannte Jupyter-Notebooks zur Verfügung gestellt. Sie bearbeiten die Fallstudien unter Anleitung durch den Referenten selbstständig als Browser-Anwendung. Weitere technische Hilfsmittel werden nicht benötigt. Das erlernte Wissen können Teilnehmende anschließend direkt in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden. 

Die inhaltlichen Schwerpunkte bilden:

  • Einführung in das Gebiet Machine Learning als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz
  • Daten auswählen, einlesen und vorverarbeiten
  • Machine Learning-Verfahren auf Unternehmensdaten anwenden
  • Auswertung und Klassifikation von Daten 
  • Vorhersage von Werten in der Zukunft

Das erlernte Wissen können Sie anschließend direkt in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden. 

Zielgruppen

Überall dort, wo tabellarische Daten vorliegen – etwa im Marketing, Controlling oder Vertrieb – können neue Erkenntnisse gewonnen werden. Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen, die einen gezielten Einstieg in die Datenanalyse suchen. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Wichtige Grundlagen – beispielsweise Python-Befehle – werden bereitgestellt

Ihr Seminarprogramm

Seminarprogramm | Tag 1

  • Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Theorie)
    • Was sind Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning?
    • Welche Aufgaben lassen sich mit Machine Learning lösen?
  • Machine Learning - Grundlagen (Theorie)
    • Einführung in grundlegende Begriffe
    • Trainings- und Inferenzphase
    • Bedeutung der Varianz der Trainingsdaten
    • Overfitting als Gefahr beim Machine Learning
    • Wichtige Machine Learning Verfahren
  • Datenvorverarbeitung für das Machine Learning (Praxis)
    • Daten mittels Pandas einlesen
    • Datenvorverarbeitung mittels Pandas
    • Datenlücken behandeln, fehlerhafte Werte automatisch erkennen
  • Fallstudie 1: Machine Learning zur Vorhersage von Verkaufspreisen (Praxisteil)
    • Verwendung eines Neuronalen Netzes zur Vorhersage von realistischen Verkaufspreisen

 

Seminarprogramm | Tag 2

  • Machine Learning: Wie funktioniert das eigentlich? (Theorie)
    • Wie funktioniert das Lernen beim Machine Learning?
    • Was ist ein Optimierer?
  • Vertiefung: Machine Learning (Theorie)
    • Vorstellung weiterer Machine Learning Modelle
  • Machine Learning Modelle optimieren (Praxisteil)
    • Was mache ich, wenn mein Machine Learning Modell nicht das macht, was ich will?
  • Fallstudie 2: Machine Learning für die Vorhersage der Kundenzufriedenheit (Praxisteil)
    • Umgang mit Texten beim Machine Learning
    • Analyse der Zufriedenheit von Kunden mit Produkten auf Basis von Kundenrezensionen

       
Entdecken Sie unsere neuen Online-Lehrgänge
  • Die Online-Workshops der Bitkom Akademie sind keine Videos on Demand, sondern sind live und dialogorientiert. Die Teilnehmer erwartet eine interaktive Schulungsatmosphäre mit individueller Betreuung durch die Experten aus dem Bitkom-Netzwerk. Die Teilnehmenden benötigen lediglich eine stabile Internetverbindung und einen aktueller Browser.
  • In den Online-Workshops wechseln unsere Experten zwischen spannenden Vorträgen, interaktiven Gruppenarbeiten und diaglog-orientierten Q&A-Sessions. Phasen der Einzelarbeit sowie regelmäßige Pausen runden das didaktische Konzepte der virtuellen Weiterbildungen ab.
  • Die Online-Workshops finden in kleinen Gruppen statt. Auf diese Weise können wir einen gleichbleibend hohe Qualität und eine interaktive Atmosphäre sicherstellen. Gleichzeitig können unsere Referenten so gezielt auf unternehmensspezifische Problemstellungen und Fragen der Teilnehmenden eingehen. Die Mindestteilnehmerzahl beträgt drei Personen. Maximal nehmen bis zu 15 Personen am Online-Workshop teil.
Zusätzliche Informationen
  • Dieser Online-Workshop wird mit Zoom durchgeführt. Systemvoraussetzungen und unterstützte Betriebssysteme können Sie hier einsehen. Für die Einwahl in Zoom über die verschiedenen Anwendungen (Desktop Client, App oder Web-Client) finden Sie hier einen zusätzlichen Vergleich zu den jeweiligen Eigenschaften. 
  • Dieses Seminar ist sehr praxisorientiert. Die Teilnehmer arbeiten selbstständig mit der Programmier-sprache Python, so dass das Erlernte direkt geübt und vertieft werden kann. Der Referent moderiert dabei verschiedene Aufgaben und begleitet die Teilnehmenden durch die einzelnen Lehreinheiten.
  • Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern.
  • Die Mindestteilnehmerzahl zur Durchführung des Seminars beträgt fünf Teilnehmer.
  • Wir erklären ausdrücklich, dass beim Bitkom – Unterzeichner der Charta der Vielfalt – jede Person, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität willkommen ist.
Seminar-Rücktrittsversicherung
  • Gemeinsam mit der HanseMerkur bietet die Bitkom Akademie eine freiwillige Seminar-Rücktrittsversicherung an.
  • Diese Versicherung ermöglicht Ihnen die kostenfreie Stornierung Ihrer Teilnahme, wenn kurzfristige oder unvorhergesehene Ereignisse Ihre Teilnahme am Seminar verhindern.
  • Die Kosten der Seminar-Rücktrittsversicherung sind abhängig vom Seminarpreis. Die Preisliste der HanseMerkur finden Sie hier.

 

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Bitkom Akademie | Vincent Bergner
Vincent Bergner
Key Account Manager
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