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Maschinelles Lernen mit Python, Tensorflow & Keras - Einführungskurs
Erlernen Sie mit uns neben den notwendigen statistischen und mathematischen Grundlagen die hinter Maschinellen LernModellen (ML) stecken, die praxisorientierte Umsetzung in Python, Tensorflow & Keras kennen.Wir legen dabei einen besonderen Fokus auf Neuronale Netze und Deep Learning. Anhand anschaulichen Beispielen werden ML-Anwendungen aus dem Alltag präsentiert und Sie werden herausfinden wie z. B. der Spurhalteassistent in Ihrem Fahrzeug funktioniert. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein ein ML-Modell aufzustellen, zu trainieren und zu testen.
Sie haben nach dem Kurs folgende Kompetenzen erworben:
- Sie kennen die typischen Anwendungsgebiete von ML
- Sie kennen die statistischen und mathematischen Grundlagen wie z.B.: lineare Regression, Optimierungsfunktion, etc.
- Sie wissen, woher man Daten für das eigene Projekt bekommt
- Sie können vorhandenen Daten aufbereiten
- Sie können ein geeignetes Lernverfahren für eigene Projekte wählen
- Sie können des gewählte Modell in Python, Tensorflow und Keras aufstellen
- Sie können das eigene Modell trainieren
- Sie können das eigene Modell testen
- Sie können Verbesserungen (z. B. Transformation von Datensätzen/Datenaugmentierung) vornehmen
- Sie sind in der Lage, Ergebnisse zu visualisieren
Dieser Kurs Kurs wird vom EuroCC Austria, dem nationalen Kompetenzzentrum für High Performance Computing, High Performance Data Analytics & Artificial Intelligence (https://eurocc-austria.at/) durchgeführt und findet ausschließlich online statt.
- Was versteht man unter „Maschinellem Lernen“?
- Was ist der Unterschied zu künstlicher Intelligenz und Deep Learning?
- Maschinelles Lernen im Alltag und in Zukunft
- Kleiner Mathematik Crashkurs
- Was sind die verschiedenen Lernmethoden und für welche Anwendungsfälle eignen sich diese?
- Was sind neuronale Netze? Aufbau, Prinzip und Lernprozess.
- Kleiner Python Auffrischungskurs. Kennelernen von Jupyterlab.
- Kennenlernen von Pythonbibliotheken „NumPy“, „SciPi“, „Pandas“, „Scikit-learn“, „Matplotlib“, „Tensorflow“ und „Keras“
- Geeignete Datensets finden und laden
- Daten aufbereiten
- Modelle aufstellen, trainieren, validieren und testen
- Kleinere ML Projekte über den Kurs verteilt
- Unternehmen oder öffentliche Einrichtungen, die aus ihren Daten Mehrwert schöpfen wollen
- Personen aus dem Bereich Marketing, Qualitätsmanagement, Service Personalization, Computer Vision, etc.
- Personen die zwar IT-affin sind aber noch keine ML Erfahrungen gemacht haben
Voraussetzungen:
- Mathematik auf Maturaniveau (Wissen darf aber durchaus verstaubt sein)
- Python Grundkenntnisse von Vorteil
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4 Schritte zur Kursförderung:
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Dieser Kurs ist Teil des WIFI-Kursprogramms „Fit für die Digitalisierung". Nähere Informationen zu diesem Thema, weiteren Kursen sowie finanziellen Förderungen finden Sie auf
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