Deep Learning mit TensorFlow 2 (Online-Seminar, 3 Tage)

Ein kompakter Überblick

Deep Learning ist der momentan stärkste Motor für Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz. Dabei hinkt die praktische Umsetzung oft immer noch Jahre hinter dem Stand der Forschung her. Hier existiert viel Potential für einen Wettbewerbsvorteil. TensorFlow 2 ist in der industriellen Entwicklung das mit Abstand am weitesten verbreitete Framework für Deep Learning und somit erste Wahl.

In diesem Seminar erhalten Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Themen im Bereich Deep Learning. Etwa die Hälfte der Zeit werden wir uns mit der konkreten Implementierung von Deep Learning mit TensorFlow 2 beschäftigen. Sie erhalten damit neben einer Einführung in alle wichtigen Konzepte die Fähigkeit zur Entwicklung von einen Neuronalen Netzwerken und einen Überblick wann welcher Ansatz geeignet ist.

Agenda

Den größten Teil nimmt das Supervised Deep Learning auf unterschiedlichen Anwendungsgebieten ein. Dabei wird ein neuronales Netz mit passenden Werten aus Ein- und Ausgaben trainiert und lernt so ein vorgegebenes Verhalten nachzuahmen. Beim Unsupervised Deep Learning lernen spezielle neuronale Netzwerke Zusammenhänge aus gegebenen Daten, ohne dass richtige Antworten durch Menschen gegeben werden müssen. Dadurch können z.B. Anomalien, Ausreißer und Gemeinsamkeiten erkannt, realistische Arterfakte erzeugt und Fehler in Daten korrigiert werden. Im Deep Reinforcement Learning reicht es, ein Problem zu beschreiben und der Maschine Experimente innerhalb einer kontrollierten Umgebung zu erlauben.

Dieses Seminar hilft Ihnen dabei, die richtige Form von Deep Learning auszuwählen und praktisch umzusetzen.

Inhalte:

  • Einführung in neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2: Regression, Klassifikation, Metriken
  • Supervised Deep Learning auf tabellarischen Daten, Bilddaten, Zeitreihen
  • Unsupervised Deep Learning: Autoencoder, Embeddings, VAEs, GANs
  • Deep Reinforcement Learning: Modellierung, Algorithmen, Anwendungen

Zielgruppe

Entwickler, Data Engineers, Data Scientists, Mathematiker, Statistiker

Voraussetzungen

Verständnis der Grundideen von Machine Learning. Grundlegende Kenntnisse der Programmierung / Scripting. Erfahrungen mit Methoden des klassischen Machine Learnings sind hilfreich, aber nicht notwendig.

Online-Seminare

16. – 18. Juni 2020, Remote-Training

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Dies ist ein Online-Seminar, das über die Werkzeuge Zoom und Mural durchgeführt wird. Mehr zu den technischen Voraussetzungen finden Sie hier.

Ihre Trainer

Oliver Zeigermann ist ein exzellenter Entwickler mit einem feinen Gespür für Softwarearchitektur. In den letzten Jahren ist er tief in die Analyse großer Datenmengen unter anderem auch mit Techniken des Machine Learning eingestiegen. Kunden schätzen seinen Pragmatismus, seine technologische Expertise und seine lockere Art bei der Problemlösung. Erkenntnisse und Best Practices zu Machine Learning bringt er gerne auf Konferenzen und in Netzwerken unters Volk.

 

Nach den Seminaren lassen wir Sie nicht allein. Gerne begleiten wir Sie im Rahmen eines Folgecoachings beim weiteren Transfer,  geben Rückmeldungen zu Ihren Ergebnissen, und erarbeiten gemeinsam mit Ihnen Lösungen. Sie haben Interesse an einem Workshop mit einem Berater unseres Teams?

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