Deep Neural Learning and Bayesian Optimization of Hyperparameters

Hamburger Informatik Technologie-Center e.V., Universität Hamburg, Anwendungsorientierte Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz

HITeC e.V.

Der Workshop findet an folgenden drei aufeinanderfolgenden Donnerstagen statt:
1. Teil: 09.04.2020, 16-19 Uhr 2. Teil: 16.04.2020, 16-19 Uhr 3. Teil: 23.04.2020, 16-19 Uhr
Der Workshop wird als Webinar online stattfinden! Link wird verschickt. Interaktion und Diskussion werden möglich gemacht. 
Der Teilnehmerbetrag von 140,00 Euro inkl. 7% MwSt. berechtigt an allen Kursen teilzunehmen.
Bitte bringen Sie einen Labtop mit. Es ist keine spezifische KI-Software-Installation erforderlich. Sie benötigen einen Google-Account und Zugriff auf <A HREF="https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb" TARGET="_blank" DATA-MSYS-CLICKTRACK="0" REL="nofollow noopener noreferrer">https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb</A>. 
Workshop Beschreibung:
Eine Herausforderung bei der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere von Neuronalen Netzen, ist die Suche von optimalen Hyperparametern (z.B. Anzahl Filter, Lernrate). Das Hauptziel des Workshops ist es, die Teilnehmer darauf vorzubereiten, ihre eigenen Deep Learning Projekte zu starten und ihre Modelle unter Verwendung einer der neuesten Optimierungsmethoden zu optimieren. Alle Teilnehmer erhalten praktisches Wissen auf einführenden Beispielen für alle präsentierten Themen, um eigene Projekte zu starten. 
Jeder Tag dieses Workshops umfasst theoretische und praktische Teile. Am ersten Tag (9.4.2020) wird Bayes'schen Optimierung behandelt. Dem Vortrag folgt eine praktische Sitzung, in der Probleme mit einer begrenzten Datenmenge gelöst werden. Der zweite Tag (16.4.2020) fokussiert auf Deep Learning mit Grundlagen bis zu fortgeschritteneren Modellen. Auch hier ist ein praktischer Teil zur Lösung eines Klassifizierungsproblems vorgesehen. Am letzten Tag (23.4.2020) des Workshops, werden zum einen Hyperparameter-Optimierungsmethoden (AutoML) eingeführt, zum anderen wird die Implementierung eines adaptiven Deep Learning Programms per Hyperparameter-Suche vorgenommen.
Dieser Workshop ist geeignet für Programmierer, Ingenieure, Forscher und Data Scientists mit guten Python-Kenntnissen. 
Der Workshop wird in Englisch gehalten, Fragen können auf Deutsch gestellt werden und werden bei Bedarf auf Deutsch beantwort. Englischsprachige Beschreibung: 
The workshop fee is 140,00 Euro incl. tax and qualifies for all three days.
The workshop will be processes as Webinar online. The link will be sent before the workshop. Interaction and discussion will be possible. 
Please bring a laptop. There is no specific AI Software needed. However, you will need a Google account and access to <A HREF="https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb" TARGET="_blank" DATA-MSYS-CLICKTRACK="0" REL="nofollow noopener noreferrer">https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb</A>.
One challenge when using Artificial Intelligence methods, especially Neural Networks, is the search for optimal hyperparameters (e.g., number of filters, learning rate). The main goal of the workshop is to prepare participants to start their own deep learning projects and tune their models using one of the newest optimization methods. Thus, the participants will gain hands-on knowledge on introductory examples for all presented concepts enabling them to start their own projects. 
Each day of this workshop includes theoretical and practical sessions. During the first day (9.4.2020), we cover Bayesian Optimization methods. The lecture follows with a practical session solving problems with a limited amount of data. The second day (16.4.2020) focus is on Deep Learning ranging from basics to more advanced models. We also provide a practical session to solve a classification problem. On the last day of the workshop (23.4.2020), after introducing hyperparameter optimization methods (AutoML), we teach how to write an adaptive Deep Learning program for hyperparameter search.
This workshop is suitable for programmers, engineers, researchers, and data scientists with intermediate Python knowledge. 
The workshop will be held in English, questions can be raised in German and answered in German if needed.

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