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Deep Learning Kurs

Die Hands-on-Schulung in künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen

KI praktisch einsetzen: Deep Learning als fortgeschrittene Methode im Portfolio eines Data Scientist wird an einem intensiven Tag geschult. Sowohl die Theorie tiefer neuronaler Netze als auch die Umsetzung mit Hilfe von Googles Open Source Tools wie Tensorflow sind Teil des Programms. Die Schulung ist passend für alle, die selbst neuronale Netze entwickeln und trainieren möchten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Deep Learning, d.h. tiefe neuronale Netze mit vielen Layern, haben sich innerhalb weniger Jahre enorm weiterentwickelt und sind zum State-of-the-Art vor allem im überwachten maschinellen Lernen geworden. Aus „Daten und Antworten“ entwickeln sie Regeln und erlauben präzise Vorhersagen für neue Daten. Bedeutende Fortschritte wurden in der Bild- und Spracherkennung gemacht, aber auch für Zeitreihen und viele andere Daten hat sich Deep Learning zum wichtigsten Tool im maschinellen Lernen entwickelt und gehört somit zum Portfolio der fortgeschrittenen Methoden eines Data Scientist.

Dieser Kurs erläutert die Funktionsweise von Deep Learning, den Aufbau effizienter Modelle sowie deren Training. Mit dem „Deep Learning Workflow“ lernen Teilnehmer die Arbeitsschritte in Praxisprojekten, die Vermeidung von Overfitting und den Einsatz der Deep-Learning-Bibliothek TensorFlow, für die mit Keras eine nutzerfreundliche Schnittstelle aus Python und R heraus zur Verfügung steht.

Dauer:
1 Tag

Zielgruppe:
Teilnehmer aus den Bereichen Analyse oder IT-Entwicklung, die Deep Learning / Artificial Intelligence selbst zum Einsatz bringen möchten

Notwendiges Vorwissen:
Hilfreich sind Grundkenntnisse in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen sowie in R, beispielsweise aus dem „Data Science Grundlagen-Kurs“. Ein vorheriger Besuch des Grundlagen-Kurses ist aber keine Pflicht.

Zertifizierung:
Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.

Inhalte:

  • Deep Learning als Teilgebiet von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Funktionen, Anzahl und Größe der Layer
  • Feedforward-Netz
  • Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
  • Verlustfunktion (Loss Function)
  • Stochastischer Gradientenabstieg
  • Backpropagation-Algorithmus
  • Tool-Überblick: TensorFlow, Keras, Python, Jupyter Notebooks, R, RStudio …
  • Hyperparameter
  • Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting
  • Fortgeschrittene Netzarchitekturen im Überblick: CNN, RNN, LSTM, GANs
  • Praxisprojekt Deep Learning

Dozent:

Dr. Pascal Kordt

Experte für Data Science und künstliche Intelligenz

Dr. Pascal Kordt

Dr. Kordt ist zertifizierter Experte für Data Science und Deep Learning. In die Kurse bringt er Praxiserfahrung aus Data Science Projekten ein, u.a. mit BMW, Deutsche Bank, BASF sowie der Deutschen Bahn AG, bei der er aktuell als Senior Data Scientist tätig ist. Die Erfahrung im Unternehmen ergänzt er durch seine frühere wissenschaftliche Arbeit am Mainzer Max-Planck-Institut, seine Promotion (JGU Mainz) sowie drei abgeschlossene Studiengänge in Physik, Mathematik (RWTH Aachen) sowie Economics & Management (LSE).

Als Leiter des Institute of Machine Intelligence & Data Science entwickelt Dr. Pascal Kordt federführend das Schulungsprogramm von IOMIDS und verfolgt die Philosophie, Wissen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen breiter zugänglich zu machen, sodass diese Technologie nicht nur Unternehmen wie Google oder Facebook vorenthalten bleibt.


Fundierte Theorie

Die wichtige Theorie wird in fokussierter Form in intensiven Theorieblöcken vermittelt.


Praxisprojekt mit Echtdaten

Ein Praxisprojekt mit realen Daten befähigt die Teilnehmer, die Inhalte eigenständig in der Praxis anzuwenden.


eLearning

In unseren Kursen kommt das IOMIDS eLearning zum Einsatz. Interaktives Quiz-Voting sorgt für hohen Lernerfolg.


Hochkarätige Dozenten

Unsere Dozenten haben eine fundierte akademische Ausbildung, oft mit Promotion. Alle Dozenten arbeiten aktuell in Data-Science-Positionen und bringen so den neusten Stand aus der Praxis mit.


Präsenzkurse

Unsere Präsenzkurse bieten deutlich höhere Motivation und bessere Lernerfolge als Online-Kurse. Individuelle Fragen zu bisherigen Erfahrungen werden beantwortet, und Teilnehmer können sich mit anderen Data Scientists vernetzen.


Zertifizierung

Für alle Kurse gibt es Teilnahmezertifikate bzw. bei Kursen mit Prüfungsblöcken ein Zertifikat über das erfolgreiche Bestehen. Zertifikate werden zweisprachig auf Deutsch und Englisch ausgestellt.

Ist dieser Kurs der richtige für mich?

Dieser Kurs eignet sich, um Deep Learning als fortgeschrittene Methode im Bereich Data Science / Artificial Intelligence zu erlernen. Teilnehmer des Kurses sind z.B. Entwickler oder Programmierer, die sich im Bereich künstliche Intelligenz fortbilden möchten oder deren Arbeitgeber mehr Know-how in diesem Bereich benötigt, Absolventen von Studiengängen wie Ingenieurswissenschaften, Mathematik, Physik und anderen Naturwissenschaften, die den Berufseinstieg im Bereich Data Science planen sowie Analysten oder Data Engineers, die sich stärker in Richtung Künstliche Intelligenz entwickeln möchten. Außerdem besuchen den Kurs auch Freelancer und Consultants, die Ihr Spektrum um gefragte KI-Methoden erweitern möchten.

Wenn Sie nicht sicher sind, welcher Kurs für Sie passt, sprechen Sie uns einfach an und wir helfen gerne weiter.

Werden Vorkenntnisse benötigt?

Der Kurs „Data Science Grundlagen-Kurs“ vermittelt viele hilfreiche Vorkenntnisse, vor allem in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und der Programmiersprache R. Im Bereich des Deep Learning werden keine Vorkenntnisse benötigt. Wenn Sie unsicher sind, sprechen Sie uns gerne an.

Was ist im Preis enthalten?

Der Preis beinhaltet die Schulung inkl. der Unterlagen zur Vorlesung sowie natürlich auch Getränke und das Mittagessen.

Wird ein eigener Laptop benötigt?

Ja, bitte bringen Sie Ihren Laptop mit. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie über die notwendigen Administratorrechte verfügen um Software zu installieren, die während des Kurses genutzt wird.

Mainz, 10. September 2019

Dozent: Dr. Pascal Kordt

Veranstaltungsort: Gutenberg Digital Hub, Taunusstraße 59-61, 55118 Mainz

Termin: Dienstag, 10. September 2019, 9:30 – 17:30

Kurssprache: Deutsch

Kosten: 890 € zzgl. MwSt.

Verfügbarkeit: Ausgebucht