2.999 € – 9.999 €

Künstliche Intelligenz, Machine und Deep Learning (In-House)

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Datum und Uhrzeit

Veranstaltungsort

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In-House beim Kunden

2 Tage

Termin nach Vereinbarung

Rückerstattungsrichtlinien

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Rückerstattungen bis zu 30 Tage vor dem Event

Beschreibung des Events

Beschreibung

Referent MDO

Künstliche Intelligenz / KI (engl. Artificial Intelligence / AI) wird nach Cloud und Mobile bestimmt zu einem "Big Thing" für die kommende Dekade und ein führendes Thema sowohl in IT-Fach- als auch in Geschäftskreisen sein. Maschinelles Lernen ist dabei ein KI-Hauptzweig und ein wichtiges Werkzeug für die Gewinnung und Verarbeitung des "Goldes des 21. Jahrhunderts" - immer höher werdender Daten-Berge.

Welche Vorteile hat dieses Seminar gegenüber anderen Angeboten?

- Ein Online-Kurs gibt normalerweise eine Antwort auf die Wie-Frage - wie erledigt man diesen oder jenen Aspekt der Problemstellung in der KI-Domäne (man weiß aber nicht immer was man benötigt).

- Anbieter von KI-Produkten und Diensten wissen gut, was sie verkaufen möchten (man weiß aber nicht immer warum man das machen muss).

- In diesem Seminar geht man zuerst auf die Warum-Frage ein - warum alle Unternehmen branchenübergreifend die KI-Mehrwert-Features in Ihre Produkte, Dienste und Prozesse einbauen sollten, dann wie man theoretische und praktische KI-Themen und Strategien umsetzen bzw. aufbauen kann und schließlich was sich damit in der Wertschöpfungskette alles machen lässt.

Der Unterschied zwischen einem Online-Kurs bzw. einer großen Konferenz und diesem Event ist ungefähr derselbe wie zwischen einem Online-Shop/Großhandel und einer exklusiven Boutique. Es geht hier um eine Veranstaltung, bei der man sich viel effizienter mithilfe der Sessions/Labs und persönlicher Kommunikation in stylischer Atmosphäre des neuen Frankfurter Holiday Inn Hotels das nötige KI Know-how aufbauen bzw. erweitern kann.

Weleche Ziele hat dieses Seminar?

Ziel dieses Seminars ist es, Ihnen einen Impuls in Richtung Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zu geben, sowie Ihnen den Weg zu zeigen, wie man mit bereits auf dem Markt vorhandenen KI-Produkten und Diensten sofort loslegen kann. Es werden folgende Technologien vorgestellt - Azure Machine Learning Studio und Azure Cognitive Services von Microsoft, Machine Learning Services von Google Cloud, Amazon AWS.


Außer theoretischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens kommen auch praktische Punkte nicht zu kurz - es wird gezeigt, wie man in Azure ML Studio die Experimente erstellt, testet, als Webdienst bereitstellt und anschließend in Excel anwendet. All das ohne eine einzige Codezeile programmieren zu müssen! Dadurch können auch Nicht-Programmierer und Fachspezialisten Ihre ML-Studio Lösungen produzieren wie z.B. das bei der Sitzung vorgestellte ML-Studio Experiment zur binären Klassifikation von Kredit-Risiko. Außerdem wird gezeigt, wie man mit KI-Diensten von Microsoft, Google, IBM und Amazon die Sprach-, Bild- und Video-Erkennung, Klassifizierung uvm. schnell und unkompliziert nutzen kann. Es wird auch ein Convolutional Neuronal Network (CNN) in Python gebaut, das verschiedene Bilder klassifizieren lässt.


Teilnehmer dieses Seminars sollten sich dann ein Bild vom KI-Thema machen können, Einstieg- und Anschlusspunkte bekommen und vielleicht sogar eine Idee entwickeln, wie man Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in eigenen Projekten einsetzen könnte.


Warum In-House Seminar?

Ab 3 Teilnehmern lohnt es sich über ein In-House Seminar nachzudenken, da die Kostenersparnis und Flexibiltät mit der steigenden Teilnehmeranzahl immer größer wird. Zum Beispiel so viel spart man:

  • Bei 5 Teilnehmer ca. 3.000 €
  • Bei 10 Teilnehmern ca. 9.000 €
  • Bei 20 Teilnehmern ca. 19.000 €
  • Bei 50 Teilnehmern ca. 50.000 €

Dabei kommen ggf. noch gesparte Reisekosten dazu, die Ihre Ersparnis noch größer ausfallen lassen würden.


Kommen noch weitere Kosten dazu?

Nein. Der Kauf-Preis beinhaltet alle Gebühren und Steuern sowie die Reisekosten-Pauschale.


Was passiert nach der Bestellung?

Man muss sich mit dem Veranstalter in Verbindung setzen und einen Termin für 2-tägiges Seminar bei Ihnen vor Ort vereinbaren.


Zielgruppe: Investoren, Geschäftsführer (CEO), Bereichsleiter (CIO/CTO), Fachspezialisten, Software-Architekten, Software-Entwickler und Daten-Ingenieure.



Agenda Tag 1:

  1. Künstliche Intelligenz - Einführung
  2. Machine Learning - Grundlagen
  3. Machine Learning - klassische Methoden
  4. Künstliche Neuronale Netze
  5. Deep Learning für Computer Vision
  6. Deep Learning für Texte und Sequenzen
  7. Generatives Deep Learning, Reinforcement Learning, Adversarial und Quantum Machine Learning und andere Forschung- und Zukunftsthemen

Agenda Tag 2:

  1. KI Infrastruktur - Ressourcen und Dokumentation, Hardware, Bibliotheken, KI Cloud-Dienste
  2. Demo Lab-1.1 - Azure Machine Learning Studio
  3. Demo Lab-1.2 - Azure Cognitive Services
  4. Demo Lab-2 - Machine Learning Services von Amazon AWS
  5. Demo Lab-3 - Machine Learning Services von Google Cloud
  6. Demo Lab-4 - Binäre Bild-Klassifizierung mit Convolutional Neuronal Network in Python



Relevante Links:



Infos zur Veranstaltung:

  • Programmier- und/oder Mathe-Kenntnisse sind nicht (zwingend) erforderlich aber willkommen
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