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IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science

IOMIDS

Institute of Machine Intelligence & Data Science

60329 Frankfurt

Germany

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Beschreibung des Events
Selbstlernende Algorithmen trainieren und künstliche Intelligenz für Data-Science-Fragestellungen einsetzen. (iomids.com)

Zu diesem Event

Wie lernen Algorithmen, wie wähle ich das richtige Modell für meine Fragestellung und wie erhalte ich präzise Vorhersagen?

Das zweitägige Seminar behandelt einerseits die Theorie des maschinellen Lernens und zeigt Ihnen anderseits, wie Sie diese in der Praxis umsetzen.

Das Seminar startet mit einem Überblick über die Felder Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Dabei werden Begriffe geklärt und aktuelle Trends und Fortschritte vorgestellt. Im Anschluss daran werden die wichtigsten klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens behandelt. In einer Einführung zu Deep Learning lernen Sie die Unterschiede der klassischen Algorithmen zu neuronalen Netzen und die Grundzüge, der Funktionsweise. Im Praxisprojekt mit Echtdaten setzen Sie selbst den typischen Data Science Workflow um. Ein Crashkurs zu den Tools versetzt Sie in die Lage, eigene Fragestellungen zu behandeln.

Dauer: 2 Tage

Zielgruppe: Alle, die neben einem Überblick zu den Feldern Data Science und Machine Learning auch Modelle selbst zum Einsatz bringen möchten.

Notwendiges Vorwissen: Mathematisches ist hilfreich, anderes Vorwissen wird nicht vorausgesetzt.

Zertifizierung: Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert.

Details zum Kurs

Inhalte:

  • Data Science und Machine Learning: Ursprünge, Trends und Entwicklungen
  • Supervised Learning für Predictive Analytics
  • Unsupervised Learning und Data Mining
  • Lineare und logistische Regression
  • Decision Trees, Random Forests, Boosting
  • Clustering-Methoden
  • Einführung in Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen
  • Wahl des richtigen Modells in Abhängigkeit von Daten und Aufgabenstellung
  • Erkennung von Overfitting und Strategien dagegen
  • Interpretierbarkeit von Vorhersagen
  • Hyperparameter
  • Modellvalidierung und die Verlustfunktion
  • Die wichtigsten Tools und Methoden des maschinellen Lernens
  • R und Python für Machine Learning
  • Crashkurs R und RStudio
  • Anbindung von Datenquellen
  • Praxisprojekt: Entwicklung und Validierung eines eigenen Vorhersagemodells

Anbieter:

Sie wollen als zertifizierter Data Scientist durchstarten? Besuchen Sie unser Data Science Bootcamp in Frankfurt vom 25. bis zum 29. Oktober und lernen sie in 5 Tagen alle Tools und Theorie, die man als Data Scientist braucht!

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