Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz mit TensorFlow, Keras und rTorch in R

Seminar für Fortgeschrittene (5 Tage)

Thema des Seminars

Die Begriffe Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Big Data sind in aller Munde. Die generelle Idee ist, dass Algorithmen durch Training an Daten lernen können, bestimmte Aufgaben auszuführen, die bisher nur durch Menschen geleistet werden konnten. 

Hierzu zählen insbesondere Klassifizierungstasks wie Bilderkennung, Spracherkennung; Vorhersagemodelle, aber auch generative Modelle (Bild / Sprach / Videoerzeugung) oder entscheidende Modelle (autonomes Fahren, Schach / Go Engines). Als Grundlage für fast all diese Modell dienen heute neuronale Netze, genaugenommen die sogenannten „Deep Neural Networks“, von denen verschiedene Varianten / Architekturen für verschieden Aufgaben benutzt werden. 

Dieser Kurs gibt eine praktische Einführung Spezifikation, Training und Deployment von Deep Learning Modellen mit den state-of-the-art Frameworks TensorFlow, Keras und rTorch.

Die Veranstaltung kann in deutscher und englischer Sprache angeboten werden. Alle schriftlichen Materialen sind auf Englisch vorbereitet.
Um einen maximalen Lernerfol zu erzielen, ist das Seminar auf maximal 20 Teilnehmer begrenzt.  So hat jeder Teilnehmer die Möglichkeit, individuelle Fragen zu stellen und im Plenum zu diskutieren

Selbstverständlich erhalten alle Teilnehmer die Vortragsunterlagen zum Seminar. 

Dauer

1 Woche 

Termin

Auf Anfrage
info@liidu.de

Veranstaltungsort

Online/Vor Ort

Preis

Auf Anfrage

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Ihr Nutzen

Am Ende des Seminars wissen die Teilnehmer, was die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (Deep Learning) sind.

Grundlegende Algorithmen wie der Random Forest, aber auch neue Algorithmen aus dem Bereich des Deep Learning werden vorgestellt. Anhand von empirischen Daten wird deren Funktionsweise sowie die richtige Anwendung vermittelt und trainiert.

 Anschließend sind die Teilnehmer in der Lage, die Techniken der künstlichen Intelligenz selbstständig auf neue Daten anzuwenden und für den Einsatz im Unternehmen (z.B. als Microservice) zur Verfügung zu stellen.

Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnehmer

Gute Vorkenntnisse einer gängigen Programmiersprache sowie der grundsätzliche Umgang mit Daten sind notwendig. Vorkenntnisse in R und grundlegende Statistikkenntnisse wären vorteilhaft.

Details zum Seminar

Kleingruppe mit max. 20 Teilnehmern
Zeit für individuelle Fragen
Erfahrene Referenten
Vortragsfolien

Agenda

Die Veranstaltung kann in deutscher und englischer Sprache angeboten werden. Alle schriftlichen Materialen sind auf Englisch vorbereitet.

Alle aufgeführten Punkte werden theoretisch, aber auch praktisch anhand empirischer Daten demonstriert und geübt.

Tag 1: Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) 

  • Grundlagen des Maschinellen Lernens: Klassifikation, Regression, und Tasks
  • Überwachtes Lernen
  • Unüberwachtes Lernen
  • Was ist Deep Learning?
  • Unterschied zwischen prädiktiven und erklärenden Modellen
  • Vorstellen gängiger Softwareframeworks

Tag 2: Fundamentale Grundlagen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz 

  • Baum-basierte Algorithmen und deren Anwendung (Random Forest, Boosted Machines)
  • Support Vector Maschinen und der Kernel-trick
  • Künstliche neurale Netzwerke
  • Der Maschine Learning Workflow: Cross-Validierung und Hyper-parameter Optimierung

Tag 3: Überwachtes Deep Learning 

  • Vorstellen verschiedener Architekturen sowie deren Einsatzgebietes
  • Maschinelles Sehen mit Convolutional Neural Networks
  • Vorhersage von Zeitreihen mit Recurrent Neural Networks
  • Objekt Detektion und Segmentierung mit Faster-RCNN und U-Nets
  • Natural language Procession: Chat bots

Tag 4: Validierung und Einsatz von KI Modellen 

  • „Why should I trust you”. Die Problematik von black-box Modellen
  • Explainable AI als vertrauensbildende Maßnahme und Monitoring
  • Fairness und Diskriminierung in KI Modellen
  • Deployment von KI Modellen

Tag 5: Fortgeschrittene (generative) KI Methoden 

  • Autoencoder für Anomalie Detektion
  • Variational Autoencoder als flexible unsupervised Tool für die Klusteranalyse
  • Generative Adversarial Netzwerke (GANs)
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Zielgruppe

Softwareentwickler
Data Scientists
IT-Freelancer

 

Professor Dr. Florian Hartig

Florian Hartig ist Professor für Theoretische Ökologie an der Uni Regensburg. Seine Forschung konzentriert sich auf Theorie, Simulationsmodelle, statistische Methoden und Data Science für Anwendungen in Ökologie, Evolution und Naturschutz. Er ist der Entwickler von mehreren populären Paketen für das Statistikprogramm R, unter anderem das Paket DHARMa zur Residuendiagnostik von generalisierten linearen gemischten Modellen, und das BayesianTools Paket mit MCMC Sampler für die Bayes’sche Statistik. Mehr zu seiner Person finden Sie hier

 

Maximilian Pichler

Maximilian Pichler ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Theoretische Ökologie an der Uni Regensburg. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning für ökologische Fragestellungen. Mehr zu seiner Person finden Sie hier

 

Prof. Dr. Florian Hartig

Maximilian Pichler

Das zeichnet uns aus

Veranstalter des Online-Seminars ist die LiiDU GmbH, die es sich zum Ziel gesetzt hat, komplexe Inhalte aus den Bereichen IT-Recht, Datenschutz und New Work so aufzubereiten, dass sie praktisch sofort umgesetzt werden können. Erfahrene Referentinnen und Referenten begleiten Sie durch diese Gebiete, die den Ruf haben dynamisch, schwierig oder undurchsichtig zu sein.

Handfestes zum Mitnehmen

Mit der richtigen Mischung aus inhaltlicher Tiefe, schlauen Hacks und praxisnaher Aufbereitung, haben Sie anschließend viel mehr Klarheit, so dass Sie sofort loslegen können. 
In kurz heißt das für Sie: 

  • So wenig wie möglich Theorie 
  • So viel wie möglich praxisorientiertes Know-How 

Teilnahmezertifikat

Selbstverständlich bekommen Sie für die erfolgreiche Teilnahme am LiiDU Seminar auch ein Teilnahmezertifikat. 

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Das sagen unsere Teilnehmer aus bisherigen Seminaren

"Dickes Lob!
Extrem kompetent, locker, toll! Kann sehr gut erklären und hat hohes Fachwissen. Sehr gute Einbeziehung der einzelnen Teilnehmer. Ging auf jede Frage ein und erklärte sie äußerst gut – auch mit aktuellen Beispielen, mit denen man sich identifizieren kann."
"Sehr überzeugende und kompetent:
hohes Fachwissen, umfangreiche Präsentationstechnik. Ich war beeindruckt! Sehr lebendig und praxisorientiert. Einfach nur TOP!"
"Sehr praxisnah und aktuell!
Einer der wenigen Vorträge, aus denen man langfristig was mitnimmt. Toll - immer wieder gerne!"
"Sehr gutes Seminar mit perfekt strukturierten Unterlagen.
Guter, lebendiger Vortragsstil. Die Thematik wurde sehr interessant dargelegt. Ein Thema, das ich als trocken eingeschätzt hatte, wurde plötzlich spannend. Spürbar fachliche Kompetenz und sehr gute Fallbeispiele."

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