- Termin
- Inhouse
- Individuell
357,19 € inkl. 19% USt.
inkl. Verpflegung und Kursmaterial
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inkl. Kursmaterial
Aktuell kann ein Reservierung angefragt werden. Sie werden informiert sobald eine Registrierung möglich ist (Stand 13.10.2023)
- Dauer: 5 Tage, also 30 Stunden
- Preis: 333,51 €
- Projektnummer: 1-1.1-230358
- Teilnehmer: max. 10 Teilnehmer
- Termin: 04.03. bis 08.03.2024 (online)
Erfahren Sie in "Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python (ESF+)" fortgeschrittene Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Kontext von Deep Learning und neuronalen Netzen. Unter Trainer-Anleitung lernen Sie Python-basierte Machine-Learning-Modelle zu verstehen, zu erstellen, zu trainieren und zu visualisieren.
Hinweis: Das geförderte Training können nur Beschäftige mit Wohnsitz oder Erwerbstätigkeit in Bayern nutzen! Zur Prüfung Ihrer Berechtigung benötigen wir folgende Informationen von Ihnen:
- Sind Sie in einem sozialversicherungspflichtigen Beschäftigungsverhältnis angestellt?
- Wohnen oder arbeiten Sie im Freistaat Bayern?
- Sie gehören nicht zu den folgenden Personenkreis:
- Beamtinnen/ Beamte
- Soldatinnen/ Soldaten
- Beschäftigte insb. auch aus Körperschaften, Stiftungen oder Anstalten des öffentlichen Rechts (z.B. der Landkreise, Bezirke, Städte, Gemeinden) und Beschäftigte des Bildungsanbieters, der das Projekt durchführt.
- Für die Förderung des Trainings müssen Sie folgenden Fragebogen ausfüllen und an Herrn Stefan Volk senden.
- Für die Förderung des Trainings benötigen Sie eine Bestätigung durch den Arbeitgeber, dass Sie für die Qualifizierung „Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python“ unter Fortzahlung der Bezüge von der Arbeit freigestellt sind. Hier finden Sie eine Vorlage für den Arbeitgeber.
Ein Auswahlgespräch mit dem Kurs- und TN-Betreuer ist daher nötig, um die Voraussetzungen für die Teilnahme zu prüfen.
Für Interessierte, die von der ESF+ Förderung in Bayern nicht profitieren können, aber dennoch am Training teilnehmen möchten, bieten wir ein vier Tages Training an. Wenn Sie Fragen zu Fördermöglichkeiten in anderen Bundesländern haben, steht Ihnen unser Weiterbildungsberater kostenfrei gerne zur Verfügung.
Zielgruppe
- Beschäftige mit Wohnsitz oder Erwerbstätigkeit in Bayern
(Zur Prüfung Ihrer Berechtigung benötigen wir o.g. Informationen von Ihnen.)
Voraussetzungen für die Schulung
Für eine Schulung zu Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python und den genannten Themen sollten Teilnehmer idealerweise über grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Programmierung verfügen. Konkret könnten folgende Voraussetzungen hilfreich sein:
- Grundkenntnisse in Python-Programmierung
- Basiswissen in Mathematik (statistische Konzepte und lineare Algebra von Vorteil)
- Technologieaffinität und Eigeninitiative für das Einrichten von Entwicklungsumgebungen und Bibliotheken
- Neugierde und Lernbereitschaft für anspruchsvolle technische Konzepte
- Bevorzugt: Erfahrungen im Bereich Maschine Learning oder ähnlichen Domänen
Kursinhalte
Die Weiterbildung "Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python" bietet Ihnen zu Beginn eine fundierte Einführung in die Welt des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Durch praktische Übungen, mathematische Erläuterungen und Anwendungsszenarien werden Sie in die Lage versetzt, eigenständig Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu optimieren und zu visualisieren. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Fähigkeiten ermöglicht Ihnen, sich erfolgreich in den Bereichen KI und Deep Learning zu bewegen.
Die neue Technologie wird für Sie greifbar und nutzbar und Sie werden damit in Zukunft ihre eigenen Modelle entwickeln können.
Einführung und Übersicht
- Begriffsklärung: Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Perzeptron
- Aufsetzen der Python-Umgebung: Verwendung von Scipy, Keras, TensorFlow und anderen relevanten Bibliotheken
Machine Learning Grundlagen
- Python-Einführung im Kontext von Machine Learning
- Crashkurs in Numpy und Pandas
- Verständnis maschinellen Lernens ohne ML-Bibliotheken
- Erläuterung des Perzeptrons und seiner mathematischen Grundlagen
- Skalarprodukte und Heaviside-Funktion
- Delta-Regeln für Lernprozesse
- Neuronen mit Bias und deren Rolle
- Eingabe- und Ausgabe-Neuronen: Funktionsweise und Bedeutung
- Lernrate und Training von Neuronen
- Visualisierung von Daten mithilfe von Matplotlib und Pandas
Datenaufbereitung, Testsets und Parameter
- Auswahl geeigneter Trainingsdaten
- Identifizierung von Varianzen und potenziellen Problemen
- Erkennen von Ungereimtheiten und Abweichungen in den Daten
- Bewertung der Machbarkeit, des Ressourcen-Aufwands, der Genauigkeit usw.
- Vektorisierung und Standardisierung von Daten
- Verarbeitung von CSV-, Text- und Bild-Dateien sowie anderen Datenquellen
Neuronale Netze mit TensorFlow
- Übersicht über Neuronale Netzwerk-Architekturen
- Einführung in TensorFlow 2.0
- Funktionsweise neuronaler Netzwerke
- Überwachtes Lernen mit neuronalen Netzwerken
- Modelle für verschiedene Anwendungsszenarien
- Verschiedene Algorithmen im Überblick
- Bild-Klassifizierung und Textverständnis
- Validierung eigener Modelle
Deep Learning und Keras
- Aktuelle Trends im Deep Learning
- Anwendungsbereiche und Beispiele aus der Praxis
- Konzepte des unüberwachten Lernens
- Verschiedene Netzwerkarten und Modelltypen
- Einführung in Keras als hochrangige API für neuronale Netzwerke
- Verwendung von Dataset Objects und Training von Modellen
- Optimierung für GPUs
- Konfiguration von Modellen und Einsatz von KerasTuner
- Praktische Beispiele von der Modellentwicklung bis zur Umsetzung
- Visualisierung der erstellten Modelle
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Minimal 9, Maximal 10 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
Förderungen
Bis zu 100% Kostenübernahme!
Termine für Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python (ESF+)
357,19 € inkl. 19% USt.
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