Einführung in Machine Learning

Du möchtest dich mit Machine Learning (ML) auseinandersetzen? Unser Seminar bietet dir die perfekte Grundlage. Hier lernst du, Daten zu sichten, auszuwählen und aufzubereiten – die Basis für jede ML-Anwendung. Von der Datenbereinigung bis zum Erkennen von Mustern mittels unüberwachter Lernverfahren zeigen wir dir, wie du Informationen gewinnst und Zusammenhänge in Daten erkennst. 

Praxisnahes Lernen mit Übungen 

Wir setzen auf eine Mischung aus Theorie und Praxis. Durch zahlreiche Übungen hast du die Gelegenheit, das Gelernte direkt anzuwenden. Trainiere eigene Neuronale Netze und entscheide selbst, in welche Bereiche du tiefer eintauchen möchtest. Unser Ziel ist es, dir den Einstieg in das vielfältige Feld des ML so einfach wie möglich zu machen. 

Python: Die Sprache des Machine Learnings 

Python ist das A und O im Bereich Machine Learning. Deshalb startest du bei uns mit einem intensiven Training in Python für ML, um die Grundlagen für die Arbeit mit ML-Frameworks zu legen. Von Datenverarbeitung bis zum Einsatz von Neuronalen Netzen und Deep Learning – wir bereiten dich optimal vor. 

Nutze die Chance 

Ob du neue Erkenntnisse aus Daten ziehen, Kundenverhalten analysieren oder Sensordaten auswerten möchtest – unser Seminar legt den Grundstein für deinen Erfolg im Bereich Machine Learning. Nutze die Chance, aktuelle Tools und Methoden kennenzulernen und direkt praktisch umzusetzen. Steig ein in die Zukunft der Technologie – wir begleiten dich auf diesem spannenden Weg. 

• Datenauswahl, -vorbereitung und -visualisierung: Hands-on Python-Pakete wie Jupyter-Notebooks, matplotlib, numpy und pandas
• Datenvorverarbeitung: Feature-Generation, Feature-Selection, Filtering, PCA
• Unüberwachtes Lernen: Clustering, Data Mining
• Überwachtes Lernen: Aufbau und Funktionsweise einfacher und tiefer Neuronaler Netze (Multi-Layer Perzeptron, Feed-forward-Netze, Convolutional Networks, Residual Networks) sowie die richtige Parametrierung beim Netzdesign, -training und -test.
• Frameworks und Tooling: Keras, scikit-learn