Schulungsübersicht

Aktueller Stand der Technik

  • Was wird verwendet
  • Was potenziell genutzt werden kann

Regelbasierte KI

  • Vereinfachung der Entscheidung

Machine Learning

  • Klassifizierung
  • Clustering
  • Neural Networks
  • Arten von Neural Networks
  • Präsentation von Arbeitsbeispielen und Diskussion

Deep Learning

  • Grundlegendes Vokabular
  • Wann sollte man Deep Learning verwenden, wann nicht
  • Schätzung von Rechenressourcen und Kosten
  • Sehr kurzer theoretischer Hintergrund zu Deep Neural Networks

Deep Learning in der Praxis (hauptsächlich unter Verwendung von TensorFlow)

  • Aufbereitung der Daten
  • Auswahl der Verlustfunktion
  • Auswahl eines geeigneten Typs eines neuronalen Netzes
  • Genauigkeit vs. Geschwindigkeit und Ressourcen
  • Training des neuronalen Netzes
  • Messung von Effizienz und Fehlern

Verwendung von Proben

  • Erkennung von Anomalien
  • Bilderkennung
  • ADAS

Voraussetzungen

Die Teilnehmer müssen über Programmiererfahrung (in einer beliebigen Sprache) und einen technischen Hintergrund verfügen, müssen aber während des Kurses keinen Code schreiben.

  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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