Im Rahmen von KTUR haben die Partner ihre Kompetenzen im Bereich der Weiterbildung gebündelt und bieten anwendungsorientierte Weiterbildungskurse an, die sich an den aktuellen Bedürfnissen der Unternehmen in der Grenzregion orientieren.
Fortbildung Machine Learning
Entdecken Sie die Welt des Maschinellen Lernens und setzen Sie die erlernten Methoden und Konzepte in praktischen Übungen an realen Daten direkt um.
Ziel des Anfängerkurses ist es, Sie mit den Themen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz vertraut zu machen. Sie erwerben die theoretischen Grundlagen und wenden sie durch praktische Übungen an realen Daten direkt an. Sie lernen, wie man Daten und klassische Algorithmen verarbeitet. Wir werden Python, Scikit-learn und Kaggle verwenden.
Ziel des Fortgeschrittenenkurses ist es, ein Verständnis für Deep Learning und Datenvisualisierung zu entwickeln. Sie erwerben theoretische Kenntnisse über die verschiedenen Komponenten und Architekturen neuronaler Netze und wenden diese auf reale Daten an. Daten mittels überwachter und unüberwachter Ansätze. Wir werden Python und Tensorflow verwenden.
Zielgruppe & Voraussetzungen
Zielgruppe:
Ingenieure, Statistiker, Informatiker, Physiker und alle mit mathematischem/technischen Hintergrund
Voraussetzungen:
Erste Programmiererfahrung
Zielgruppe:
Ingenieure, Statistiker, Informatiker, Physiker und alle mit mathematischem/technischen Hintergrund
Voraussetzungen:
Programmiererfahrung mit Python und erste Erfahrung in der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Programm
| 9:00 – 12:00 | 13:00 – 16:00 | |
| Mittwoch 8. Juni 2022 | T: Introduction to Artificial intelligence PW: Data understanding with small data sets | T: Regression algorithms PW: Implementation of one-dimensional and multidimensional regression algorithms. |
| Donnerstag 9. Juni 2022 | T: Classification algorithms PW: Prediction of the semiconductor production yield | T: Clustering algorithms PW: Evaluation of clustering algorithms |
| Freitag 10. Juni 2022 | T: Time series analysis PW: Analysis of Covid19 infection rates | T: Neural Networks: Multilayer perceptron PW: Character recognition with neural networks |
T: Theory – PW: Practical Work
| 9:00 – 12:00 | 13:00 – 16:00 | |
| Mittwoch 22. Juni 2022 | T: Introduction to Deep Learning, Convolutional Neural Networks PW: Segmentation and classification | T: Architectures and cost functions PW: Regression and classification |
| Donnerstag 23. Juni 2022 | T: Advanced training: augmentation and dropout PW: Segmentation with augmentation | T: Transfer learning, pre-trained architectures PW: Transfer Learning with Deep Neural |
| Freitag 24. Juni 2022 | T: Dimension reduction and visualisation PW: Eigenfaces | T: Stacked, sparse and denoising autoencoders PW: Representation learning |
T: Theory – PW: Practical Work
Organisatorisches
- Anfängerkurs:8.-10.6.22 jeweils 9-12 Uhr und 13-16 Uhr
- Fortgeschrittenenkurs: 22.-24.6.22 jeweils 9-12 Uhr und 13-16 Uhr
- Anfängerkurs: Karlsruhe, Deutschland*
- Fortgeschrittenenkurs: Strasbourg, Frankreich*
* Wenn die aktuellen COVID-19-Beschränkungen keine Präsenzveranstaltungen zulassen, finden die Kurse online statt.
- Einzelbuchung (jeweils 3 Tage): 1.300 €
- Buchung der gesamten Weiterbildung (6 Tage): 2.500 €
Bitte laden Sie das Anmeldeformular herunter und senden Sie es ausgefüllt an Frau Romina Junk: romina.junk@h-ka.de.
Kontaktperson
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an:
Romina Junk
Hochschule Karlsruhe
romina.junk@h-ka.de
0721 925 2800
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