Datum/Zeit
Do, 26. November 2020–Fr, 27. November 2020
Uhrzeit: 9:00–17:00
Ort
Hotel Schweizer Hof, Kassel
Deutsch
Beschreibung
In diesem Training lernen Sie den Umgang mit den Neuronalen Netzen zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen kennen. Über den grundlegenden Aufbau eines einfaches Neurons werden tiefe Neuronale Netze besprochen und angewendet, um komplexe Probleme in Beispieldaten zu lösen. Unter anderem erfahren Sie, wie sich Bilddaten klassifizieren lassen und welche Techniken für die Prognose von Zeitreihen angewendet werden.
Neben den Algorithmen versucht das Training einen Eindruck von Deep Learning Prozessen zu vermitteln. D.h., es wird aufgezeigt, welche Schritte notwendig sind, um einen Deep Learning Task zu lösen und wie diese konkret umgesetzt werden.
Wer sollte teilnehmen?
Data Scientist, Datenanalysten, Statistiker, Mathematiker, Researcher
Grundlegende Programmiererfahrung in Python sollte vorhanden sein.
Lernziele
- Kennenlernen der Grundlagen von Neuronalen Netzen
- Architekturen für verschiedene Problemklassen aufbauen
- Tiefe Neuronale Netze erstellen um Klassifikations- und Regressionsprobleme zu lösen
- Kennenlernen von Deep Learning Bibliotheken
Inhalte
- Grundlagen Neuronaler Netze
- Gradient Descent, Lernraten, Aktivierungsfunktionen
- Overfitting, Underfitting und Parametertuning – Techniken der Modellerstellung
- Kreuzvalidierung, 3-Fold-Split, Kreuzvalidierung bei Zeitreihen
- Klassifikationsprobleme mit Neuronalen Netzen lösen
- Aufbau eines tiefen Neuronalen Netzes
- Evaluation von Klassifikationsverfahren (ROC-Kurven, Cutoff-Wert, Präzision, Sensitivität, Spezifität)
- Regressionsprobleme mit Neuronalen Netzen lösen
- Aufbau eines tiefen Neuronalen Netzes
- Evaluation von Regressionsproblemen
- Deep Learning Bibliotheken
- scikit-learn, Tensor Flow & Keras
- Deep-Learning Architekturen
- Multi-Layer Perceptron, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks
Shortfacts
- Preis: 1.400,- € zzgl. MwSt.
- Dauer: 2 Tage
- 2–10 Teilnehmer
- Kurssprache: Deutsch
- Training am eigenen Laptop
Was Sie erwartet
- Teilnehmerzertifikat
- Umfassende Schulungsunterlagen
- Verpflegung mit Mittagessen, Snacks und Getränken
- Top ausgestattete Schulungsräume
- Angenehme Lernatmosphäre durch kleine Gruppen und aufgelockerte Inhalte
- Hands-On-Training: Praxisorientiert mit anschaulichen Beispieldaten und kleinen Übungen
Buchung
Training bei Data-Science-Architect
- Erhalt der Buchungsbestätigung
- Anfahrtsplan + Hotelempfehlungen
- Ich frage im Vorfeld alle Teilnehmenden nach Ihrer Erwartung an das Training. Wenn Sie möchten, können Sie mir im Vorfeld dazu Feedback geben.
- Sie erhalten 4 Wochen vor dem Training: Ankündigung mit Kursbeschreibung, Softwarevoraussetzung, Installationsanleitung, Timetable & optionaler Möglichkeit zur Vorbereitung
- Sie erhalten 1 Woche vor der Training die im Kurs verwendeten Materialien wie Skripte und Datensätze.
- Pro Tag 8×45 Min. Lerneinheiten
- 30 Min. Open Space pro Tag im Anschluss an die Lerneinheiten
- An das Kursthema angepasstes Verhältnis von Theorie, Praxis und Übungsphasen
- Event Evaluation
- Bereitstellung der im Training erstellten Materialien
Buchungsdetails
- Der 3. Teilnehmer einer Anmeldung nimmt kostenfrei teil
- Rechnungsstellung erfolgt nach der Veranstaltung
Der Schulungsort Kassel
Data Science im Herzen Deutschlands und direkt am Fuß des Weltkulturerbes Park Wilhemlshöhe. Die Trainingsräume befinden sich im Hotel Schweizer Hof und können Fußläufig vom Fernbahnhof Wilhelmshöhe erreicht werden. Nach dem Training schaffen Sie es sicher noch, den Herkules zu besichtigen!