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DTS - Dr. Dieter Greipl
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Einführung in Machine Learning

Unternehmen sollten die elementaren Grundlagen, Potentiale (und Grenzen!) von Machine Learning kennen. Dieses Seminar richtet sich an Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von IT-Abteilungen, Beratungsunternehmen und IT-Dienstleistern. Sie erwartet eine substantielle und praxisbezogene Einführung in die Grundlagen von Machine Learning.

Voraussetzungen

  • elementare Kenntnisse der Programmierung (Variablen, Schleifen, if-else, Funktionen)
  • etwas Sympathie für Mathematik (Matrix, Vektor, Gleich- und Normalverteilung)

Programm

Tag 1

  • Python und Colab Notebooks
  • Datenstrukturen (Vektoren, Matrizen) und Operationen
  • Visualisierung mit matplotlib
  • Praxisbeispiel
  • Features und Labels
  • Perceptron, Layer und ein erstes Neuronales Netz

Tag 2

  • KERAS: Neuronales Netz
  • Activation Functions
  • Linare Regression und Loss
  • Training
  • Praxisbeispiel
  • Generalisierung und Overfitting
  • Praxisbeispiel
  • Training und Validierung
  • Regularisierung

Tag 3

  • Logistische Regression
  • Praxisbeispiel
  • Klassifikation
  • Praxisbeispiel

Ihr Aufwand

Für in-house Schulungen stellen Sie einen geeigneten Raum (Beamer, Internet-Zugang) zur Verfügung. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer nehmen mit eigenem Notebook teil. Das Honorar wird individuell vereinbart.

Interessant?

Sie haben sicher noch Fragen. Schreiben Sie eine kurze E-Mail (dg@dietergreipl.de) und ich melde mich kurzfristig!

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