Machine Learning Training

Description

Machine Learning (ML) -Anwendungen im Alltag, etwa selbstfahrende Autos, Produkt- oder Filmempfehlungen, kennen Sie bereits. Doch richtig spannend sind die möglichen ML-Perspektiven für Ihr eigenes Unternehmen. Ob Chatbots, die Kundenanfragen selbstständig beantworten, eine automatisierte Posteingangsbearbeitung oder das Erstellen von Marktanalysen und -prognosen. Hier lernen Sie von der Pike auf, wie man Systeme dazu bringt, genau dies zu tun.

Kursinhalte

Tag 1: 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

• Einführung in Machine Learning
• Daten und Extraktion
• Evaluierung

Tag 2: 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

• Algorithmen: Unsupervised Learning (u.a. K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering)
• Algorithmen: Supervised Learning (u.a. SVMs, Perceptron, Naïve Bayes, KNNs)
• Einführung in TensorFlow und Keras

Tag 3: 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

• Convolutional Neural Networks
• Recurrent Neural Networks
• Optimierungsmöglichkeiten

An jedem dieser Tage finden praktische Übungen statt, in denen die Teilnehmer die Methodik selber implementieren und Aufgaben lösen.

Aim

Sie werden staunen, wie viele Fragen man in einer dreitägigen Schulung beantworten kann. Sie erfahren zum Beispiel, was ML überhaupt bedeutet. Was es mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning zu tun hat und vor allem: Wie und wo konkret Sie ML bei sich im Unternehmen einsetzen können – und welche IT -Architektur Sie dafür benötigen. Tauchen Sie mit uns ein in diese faszinierende Welt.

Participant requirements

• Eigenes Notebook

Participant

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