Erklärbarkeit im Deep Learning: Entmystifizierung von Black-Box-Modellen Schulung

Dieser dozentengeleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihr Verständnis von XAI-Techniken für komplexe KI-Modelle erweitern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Modernste XAI-Techniken in KI-Modellen zu implementieren.
• Neuronale Netzwerke und deren Entscheidungsfindungen zu interpretieren.
• Modell-agnostische und modellspezifische Methoden zur Erklärbarkeit anzuwenden.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit der Transparenz von KI in komplexen Systemen zu bewältigen.

Dieser Kurs behandelt KI (mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Deep Learning) in der Automobilindustrie. Er hilft dabei zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in verschiedenen Situationen im Auto eingesetzt werden kann: von einfacher Automatisierung und Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsprozessen.

Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz zu erforschen, zeigt auf, wie intelligente Technologie die digitale Strategie, Automatisierung und Entscheidungsfindung in unternehmerischen Abläufen verändert. Behandelt Kernkonzepte aus KI-Geschichte, Problemlösungsrahmenwerken, Wissensrepräsentation, unsicherer Schlussfolgerung und Lernparadigmen sowie Kommunikation, Wahrnehmung und autonomes Handeln. Führt Geschäftsleiter und Architekten dabei an, KI-gesteuerte Transformationsmöglichkeiten zu bewerten, neue Technologietrends zu analysieren und praktische intelligente Lösungen zu integrieren, um die unternehmerische Agilität zu steigern.

Künstliche neuronale Netze sind computergestützte Datenmodelle, die bei der Entwicklung von künstlichen Intelligenz (KI)-Systemen eingesetzt werden, welche in der Lage sind, «intelligente» Aufgaben auszuführen. Neuronale Netze kommen häufig in Anwendungen des Maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz, das selbst eine Implementierungsmöglichkeit der KI darstellt. Deep Learning ist eine Teilmenge des ML.

Das Kursangebot "Angewandte KI von Grund auf mit Python" vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen aus der Mitte heraus mit Python. Es werden die Kernprinzipien des überwachten Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortschrittlicher neuronalen Netzwerkarchitekturen behandelt. Der Kurs untersucht bewährte Methoden für den Umgang mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter-Notebooks zur praktischen KI-Entwicklung. Er unterstützt Fachkräfte dabei, praktische ML-Modelle zu implementieren, die Grenzen von Algorithmen zu bewerten und angewandte Projekte zur Lösung realer Probleme abzuschließen.

Diese vom Dozent geleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in die Felder der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Dabei werden praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik behandelt.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer fähig sein:

• Grundlegende statistische Methoden auf die Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse zu verwenden.
• Fortschrittliche Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit durch die Kombination verschiedener Modelle zu verbessern.

Deep Reinforcement Learning (DRL) verbindet die Prinzipien des Verstärkungslernens mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage für viele moderne KI-Fortschritte wie autonome Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischen Handel und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen basierend auf Versuch und Irrtum mittels belohnungsbasierten Lernens zu treffen.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Kenntnisstand, die die Techniken des Deep Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Verstärkungslernens zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, zu implementieren.
• Deep Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
• Die Trainingsleistung mit modernen Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.

Formaat des Kurses

• Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
• Praxisnahe Übungen und praktische Implementierungen.
• Live-Coding-Demonstrationen und projektbasierte Anwendungen.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen zunächst das konzeptionelle Grundlagenwissen über neuronale Netze und allgemein über Algorithmen des maschinellen Lernens sowie des Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Der erste Teil (40 %) dieser Schulung konzentriert sich stärker auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch auch dabei, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Der zweite Teil (20 %) dieser Schulung stellt Theano vor – eine Python-Bibliothek, das das Entwickeln von Deep-Learning-Modellen erheblich erleichtert.

Der dritte Teil (40 %) der Schulung basiert umfangreich auf TensorFlow – der API für Googles Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Alle Beispiele und praktischen Übungen werden in TensorFlow umgesetzt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden:

• ein gutes Verständnis für Deep Neural Networks (DNN), CNN und RNN aufweisen
• die Struktur und Bereitstellungsmethoden von TensorFlow verstehen
• Installations-, Produktionsumgebungs- und Architekturaufgaben sowie Konfigurationen durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging betreiben und Monitoring durchführen
• fortgeschrittene produktionsnahe Aufgaben wie das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Graphen und Logging umsetzen

Diese dozentengeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die Grundlagen der Explainable AI und deren Rolle bei der Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Explainable AI zu verstehen.
• Die Bedeutung von Transparenz und Interpretierbarkeit in KI-Modellen zu erkennen.
• Grundlegende Techniken zur Erklärung von KI-Modellen kennenzulernen.
• XAI-Techniken auf einfache Machine-Learning-Modelle anzuwenden.

Diese Instructor-led-Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die XAI-Techniken anwenden möchten, um Fairness, Transparenz und ethische KI-Systeme sicherzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Rolle von XAI in ethischen KI-Systemen zu verstehen.
• XAI-Techniken zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen in KI-Modellen umzusetzen.
• Transparenz in den Entscheidungsprozessen von KI-Modellen sicherzustellen.
• Die KI-Entwicklung an ethischen und regulatorischen Standards auszurichten.

Diese live-Dozentin/live-Dozent geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die transparente KI-Systeme in realen Anwendungen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Die Bedeutung von Transparenz in KI-Modellen verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken zur Interpretation komplexer Modelle implementieren.
• Die Modelltransparenz mit SHAP, LIME und anderen Werkzeugen erhöhen.
• Ethische Bedenken und Fairness in KI-Modellen adressieren.