Web Seminar

Maschinelles Lernen

Web Seminar Maschinelles Lernen

Auszug aus den Inhalten des Web Seminars

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der zum Ziel hat, Computer nicht explizit zu programmieren, sondern diese aus vorhandenen Daten selbstständig lernen zu lassen.

Auf einen Blick

Das Fraunhofer IIS bietet ein zweitägiges Web-Seminar via Microsoft Teams zum Thema maschinelles Lernen (ML) im professionellen Umfeld an, um die Industrie in der Nutzung von maschinellem Lernen zu unterstützen. In diesem Web-Seminar werden Sie lernen ML-Projekte erfolgreich umzusetzen. Von der Definition Ihrer Geschäftsziele über den Test bis zum Einsatz im Live-Betrieb. Eine breite Auswahl an behandelten Algorithmen und anschaulicher Beispiele schärft den Blick für die Einsatzgebiete in Ihrem Unternehmen.  Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Erkennen von Fallstricken in der Verarbeitungskette lernender Verfahren sowie der Einsatz geeigneter Gegenmaßnahmen bzw. „Best Practices“.

 

Lernziele und Kompetenzen

Durch die Teilnahme an dem Web-Seminar werden Sie:

  • die Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen
  • die sinnvolle Erhebung und Strukturierung von Daten erlernen
  • unüberwachte sowie überwachte Lernverfahren kennenlernen
  • die Eigenschaften aller Methoden verinnerlichen
  • erprobte Verfahren für schnelle Ergebnisse und Entscheidungen nutzen
  • Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen im Kontext kennenlernen
  • Fehler in der Verarbeitungskette erkennen und beheben
  • in der Lage sein, sich selbstständig weiterzubilden

 

Inhalte der Workshops

Web-Seminar: Maschinelles Lernen  

Tag 1: Daten und Klassifikation

9 - 12 Uhr und 13 - ca. 17 uhr

Tag 2: Regression und unüberwachtes Lernen

9 - 12 Uhr und 13 - ca. 15 Uhr

  • Überblick zu maschinellem Lernen und Einordnung wichtiger Begriffe
  • Daten-Exploration und Aufbereitung
  • Algorithmen des überwachten Lernens für Klassifikationsprobleme
  • Hands-On Beispiele für erste Erfolge
  • Algorithmen für Regressionsprobleme
  • Hands-On Beispiele für erste Erfolge und Transferlernen
  • Algorithmen des unüberwachten Lernens für Daten ohne Labels
  • Praktische Beispiele zu Clusteringverfahren und Kompression

 

Best Practices werden stets an den konkreten Beispielen erklärt:

  • Typische Fehler erkennen und beheben
  • Over- und Underfitting von Modellen
  • Bias/Varianz Trade-Off
  • Hyperparameteroptimierung
  • Unbalancierte Datensätze
  • Konzeptdrift von Datenquellen

 

Wer sollte teilnehmen?

  • Technische Entscheidungsträger
  • Entwickler und Ingenieure in Industrieunternehmen
  • Wissbegierige aller Art

 

Preis: 1100€

Mindestteilnehmerzahl: 3

 

Sie sind auf der Suche nach Weiterbildungen für mehrere Mitarbeiter oder ganze Abteilungen?

Gerne passen wir die Kurse auch für Firmenschulungen individuell auf Ihre Bedürfnisse an und führen sie als Inhouse-Schulung bei Ihnen im Unternehmen durch.

Anmeldung

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Einwilligung zur Speicherung und Nutzung Ihrer personengebundenen Daten und zum Erhalt von regelmäßigen Informationen (per E-Mail, Newsletter oder Postwurfsendung) zum Forschungs- und Leistungsangebot vom Fraunhofer IIS. Ihre Daten behandeln wir selbstverständlich vertraulich und geben sie nicht an Dritte weiter.

Die Einwilligungserklärung erfolgt freiwillig und kann jederzeit widerrufen werden. Nach Bestätigung Ihrer Anmeldung zur Veranstaltung erhalten Sie eine weitere Email zu Bestätigung Ihrer Anmeldung zum Fraunhofer IIS Info Service.


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