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Schulungsübersicht

Aktueller Stand der Technologie

  • Was wird eingesetzt
  • Was potenziell eingesetzt werden kann

Regelbasierte KI

  • Vereinfachung von Entscheidungen

maschinelles Lernen

  • Klassifikation
  • Clustering
  • Neuronale Netze
  • Arten von neuronalen Netzen
  • Präsentation funktionierender Beispiele und Diskussion

Deep Learning

  • Grundlegende Begriffe
  • Wann Deep Learning verwendet werden sollte, und wann nicht
  • Bewertung des Rechenaufwands und der Kosten
  • Kurzer theoretischer Hintergrund zu tiefen neuronalen Netzen

Deep Learning in der Praxis (hauptsächlich mit TensorFlow)

  • Vorbereitung der Daten
  • Auswahl der Loss-Funktion
  • Auswahl der geeigneten Art von neuronalem Netzwerk
  • Genauigkeit versus Geschwindigkeit und Ressourcen
  • Training des neuronalen Netzes
  • Messung der Effizienz und des Fehlers

Beispielhafte Anwendungen

  • Anomalieerkennung
  • Bilderkennung
  • ADAS (Advanced Driver Assistance Systems)

Voraussetzungen

Die Teilnehmer müssen über Programmiererfahrungen (in jeder Sprache) und einen ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund verfügen, sind jedoch nicht verpflichtet, während des Kurses Code zu schreiben.

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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