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?
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