Fortbildung Machine Learning

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 – 12:0013:00 – 16:00
Mittwoch
16. März 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
17. März 2022
T: Classification algorithms
PW: Prediction of the semiconductor production yield
T: Clustering algorithms
PW: Evaluation of clustering algorithms
Freitag
18. März 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 – 12:0013:00 – 16:00
Mittwoch
30. März 2022
T: Introduction to Deep Learning, Convolutional Neural Networks
PW: Segmentation and classification
T: Architectures and cost functions
PW: Regression and classification
Donnerstag
31. März 2022
T: Advanced training: augmentation and dropout
PW: Segmentation with augmentation
T: Transfer learning, pre-trained architectures
PW: Transfer Learning with Deep Neural
Freitag
1. April 2022
T: Dimension reduction and visualisation
PW: Eigenfaces
T: Stacked, sparse and denoising autoencoders
PW: Representation learning

T: Theory – PW: Practical Work

Organisatorisches

 

  • Anfängerkurs:16.-18.3.22 jeweils 9-12 Uhr und 13-16 Uhr
  • Fortgeschrittenenkurs: 30.3.22-1.4.22 jeweils 9-12 Uhr und 13-16 Uhr

 

  • Anfängerkurs: Karlsruhe, Deutschland*
  • Fortgeschrittenenkurs: Karlsruhe, Deutschland*

* Wenn die aktuellen COVID-19-Beschränkungen keine Präsenzveranstaltungen zulassen, finden die Kurse online statt.

Die Fortbildung finde in englischer Sprache 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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