KI & Daten
Crashkurs Deep Learning für Einsteiger
Workshop
Übersicht
Einführung in Künstliche Intelligenz mit Python
Dieser praxisorientierte Crashkurs bietet eine kompakte Einführung in Künstliche Intelligenz und Deep Learning mit Python. Die Teilnehmenden lernen, eigene Modelle mit Keras / TensorFlow zu entwickeln, zu trainieren und auf neue Daten anzuwenden. Behandelt werden grundlegende Netzarchitekturen wie MLPs und CNNs, Techniken zur Datenvorbereitung (z. B. Normalisierung, One-Hot-Encoding), sowie wichtige Konzepte wie Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und Overfitting. Anhand praktischer Übungen mit dem MNIST-Datensatz und unter Nutzung von GPUs erwerben die Teilnehmenden praxisrelevante Kompetenzen für die Entwicklung eigener Deep-Learning-Modelle.
Als Grundlage für diesen Crashkurs eignet sich der Crashkurs Python für Einsteiger.
Ziele des Workshops
In diesem kompakten Kurs erhalten Sie einen fundierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz und des Deep Learning. Sie lernen die Grundlagen von Neuronalen Netzen und eine erste Anwendung in der Bildverarbeitung kennen. Anhand praktischer Beispiele erstellen und trainieren Sie eigene Modelle im Framework Keras / TensorFlow. Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage, einfache Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und auf neue Daten anzuwenden.
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an an Fach- und Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen, an Interessierte für Künstliche Intelligenz mit erster Erfahrung in der Programmierung in Python, welche einen Einblick in Deep Learning mit Python in Keras / TensorFlow erhalten möchten und erste eigene Netzwerke umsetzen möchten. Erste Erfahrung mit Python (d.h. importieren von Modulen, Funktionen, Variablen) ist notwendig, um den Inhalten folgen zu können und bei den hands-on sessions mitzuarbeiten. Alternativ ist die gute Beherrschung einer anderen Programmiersprache möglich mit der Offenheit, die Grundkonzepte von Python in kurzer Zeit neu zu erlernen. Zudem sind Grundkenntnisse in Matrix und Vektor Multiplikation hilfreich.
Hinweis: Die verwendeten Unterlagen sind auf Englisch, da die Dokumentation von Python im Internet vorwiegend Englisch ist. Englischkenntnisse beim Lesen von einfachen Texten sind daher notwendig. Die Schulungssprache ist Deutsch.
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