Machine Learning Trainings

In diesem Training erfahren Sie, was Machine Learning (ML) überhaupt bedeutet. Was es mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning zu tun hat und vor allem: Wie Sie ML mit Python bei sich im Unternehmen konkret einsetzen können. Tauchen Sie mit uns ein in diese faszinierende Welt.

Wir vermitteln alle Inhalte durch eine Mischung aus Vorträgen und dazu passenden Übungen. Für den praktischen Teil nutzen wir Jupyter Notebooks, mit denen Sie die Python-basierten Aufgaben sehr interaktiv auf einer Webseite lösen können. Die Lernumgebung steht über die Cloud zur Verfügung, kann aber auch durch Sie lokal installiert werden. Damit können Sie direkt im Anschluss mit Ihren eigenen Use Cases loslegen.

5 Module – 5 Gelegenheiten mehr über Machine Learning zu erfahren

Der Schulungsinhalt ist in fünf Module (Kursdauer: 09.00 Uhr – 13:00 Uhr) aufgeteilt:

  1. Jedes Modul beinhaltet in der Regel zwei Vorträge und
  2. zwei Übungsaufgaben und
  3. beginnt mit einer kurzen Zusammenfassung der Inhalte der vorausgegangenen Module.

Alle 5 Module kompakt buchen

  1. Buchen Sie alle Module als komplettes Online-Training vergünstigt. Die Module werden dabei der Reihe nach in kurzen Abständen (eine Woche) zueinander stattfinden.
  2. Kommen Sie zu einer unserer dreitägigen Schulung vor Ort. Diese finden an drei aufeinander folgenden Tagen von 09:00 Uhr – 17:00 Uhr statt.

Trainingsinhalte und Module

In diesem Überblick lernen Sie die Grundlagen wie Lösungen aus Daten entstehen können.

Vortragsinhalte

  • Grundlagen des maschinellen Lernens, Problemstellung, Pipelines, Beispiele
  • Wo kommen Daten her, wie muss man sie vorbereiten?

Übungen

  • Python Grundlagen und ML Bibliotheken
  • Bild und Textdaten verarbeiten

Beliebige Funktionen können allein durch beispielhafte Ein- und Ausgaben erlernt werden. Allerdings sind sie nicht wie programmierte Funktion entweder korrekt oder fehlerhaft, sondern unterschiedlich zuverlässig.

Vortragsinhalte

  • Evaluation von KIs: Wie gut ist meine Lösung?
  • Klassische überwachte Lernverfahren (u. a. SVMs, Perceptron, Naïve Bayes, Decision Trees)

Übungen

  • Evaluationsmetriken anwenden
  • Ein Perceptron programmieren
  • Decision Trees mit Scikit-Learn trainieren

In diesem Teilbereich des maschinellen Lernens weiß man, in Abgrenzung zu den überwachten Lernverfahren, meist weniger über die Datenbasis und will deshalb eine Struktur erlernen.

Vortragsinhalte

  • Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering)
  • Dimensionsreduktion (PCA, Manifold Learning)
  • Anomalieerkennung (Local Outlier Factor, Autoencoder)

Übungen

  • Bilder mit K-Means in sinnvolle Gruppen einteilen
  • Mit einem Autoencoder unpassende Bilder identifizieren

Sie sind eines der generischsten Rechenmodelle des maschinellen Lernens und lassen sich für fast jeden Anwendungsfall nutzen. Sie definieren den State of the Art in der intelligenten Verarbeitung von Bildern, Texten und strukturierten Daten.

Vortragsinhalte

  • Bausteine Neuronaler Netzwerke: Neuronen, Schichten, Zielfunktionen, Training
  • Fehleranalyse und Optimierung

Übungen

  • Experimentieren im TensorFlow Playground
  • Einen Klassifikator mit Keras trainieren
  • Parameteroptimierung mit Scikit-Learn

Durch neue Architekturen können Netzwerke Daten noch effizienter nutzen und zwischen verschiedenen Anwendungsfällen sogar teilen.

Vortragsinhalte

  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Transfer Learning
  • Recurrent Neural Networks (RNN)

Übungen

  • Bildklassifikator mit CNNs bauen
  • Texterzeugung mit RNNs

Termine

Online-Kurs
15.10.2021 Einführung in Machine Learning Jetzt anmelden
Online-Kurs
15.10.2021 & 22.10.2021 & 29.10.2021 & 12.11.2021 & 19.11.2021 Machine Learning (alle Module) Jetzt anmelden
Online-Kurs Early Bird
22.10.2021 Qualitätssicherung und Überwachtes Lernen Jetzt anmelden
Online-Kurs Early Bird
29.10.2021 Unüberwachtes Lernen Jetzt anmelden
Online-Kurs Early Bird
12.11.2021 Neuronale Netzwerke Jetzt anmelden
Online-Kurs Early Bird
19.11.2021 Fortgeschrittene Netzwerkstrukturen Jetzt anmelden
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Zielgruppe Beginner

Die Schulung richtet sich an Entwickler, die in Machine Learning einsteigen wollen. Es werden Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Teilnahmegebühr

Module

  1. Die Teilnahmegebühr für Modul 1: Einführung in Machine Learning beträgt 250 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.
  2. Die Teilnahmegebühr für Modul 2: Qualitätssicherung und Überwachtes Lernen beträgt 400 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.
  3. Die Teilnahmegebühr für Modul 3: Unüberwachtes Lernen beträgt 400 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.
  4. Die Teilnahmegebühr für Modul 4: Neuronale Netzwerke beträgt 400 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.
  5. Die Teilnahmegebühr für Modul 5: Fortgeschrittene Netzwerkstrukturen beträgt 450 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.

Kompakte Trainings

  1. Die Teilnahmegebühr für alle Module gemeinsam beträgt 1.750 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen.
  2. Die Teilnahmegebühr für das dreitägige Training vor Ort beträgt 1.935 € zzgl. MwSt. inklusive Trainingssunterlagen und Verpfle­gung während der Schulung.

Zudem erstellen wir für Sie auf Anfrage gerne Teilnahmebescheinigungen.

Bei Anmeldungen 30 Tage vor Kursbeginn können wir Ihnen einen Frühbucherrabatt in Höhe von 10% gewähren. Wenn Sie mehr als einen Teilnehmer anmelden wollen, können wir Ihnen zudem attraktive Gruppenrabatte anbieten.

Das sagen unsere Teilnehmenden

„Das Training war super, hat meine Erwartungen übertroffen und ich kann es nur weiterempfehlen!“
Andrew Kenworthy, Data-Engineer, Balluff GmbH

Unsere Trainer

Dr. Harald Bosch
In meiner über 10-jährigen IT-Karriere habe ich meinen Master in Wirtschaftsinformatik an der Uni Stuttgart abgeschlossen, am Institut „Visualisierung und Interaktive Systeme“ promoviert und mich dann 2016 mit meiner Firma „ScatterBlogs“ selbstständig gemacht. Mein Themenschwerpunkt als Doktorand lag dabei auf dem Thema Visual Analytics, der Verbindung von Mensch-Maschinen-Kommunikation, Informationsvisualisierung und automatischer Datenanalyse. Im Bereich Machine Learning konzentriere ich mich auf die Durchführung von Trainings und Workshops. Es begeistert mich als Trainer sich immer wieder in andere Sichtweisen hinein zu versetzen und dabei anderen eine Hilfe zu sein und viel für mich selbst zu lernen.
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bildhübsche fotografie | Andreas Körner | www.a-koerner.de | info@a-koerner.de | +49 711 22 11 20
Dr. Arthur Varkentin
Wir leben in spannenden Zeiten, geprägt von Daten, Algorithmen und künstlicher Intelligenz, in denen große Geschäftsmodelle auf den Weg gebracht werden. Dicht getaktet folgt eine technologische Neuerung auf die andere und verändert eindrücklich unseren Alltag. Bei diesen Entwicklungen immer vorne mit dabei zu sein, macht mir große Freude. Meine Erfahrungen aus der Praxis möchte ich mit anderen teilen – und wie könnte ich dies besser verwirklichen denn als Trainer? Dass ich dabei Themen-Neulinge und alte Hasen gleichermaßen abholen muss, sehe ich als zusätzlichen Reiz. Mein Ziel ist es am Ende immer, die Schulungsteilnehmer zu befähigen, die aufkommenden Herausforderungen in ihren Unternehmen zu meistern.
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