80,38 € – 127,97 €

Workshop 4 - Convolutional Neural Networks

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Ab 80,38 €

Eventinformationen

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Datum und Uhrzeit

Veranstaltungsort

Veranstaltungsort

ARIC Online

Van-der-Smissen Strasse 9

5. Stock

22767 Hamburg

Germany

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Rückerstattungen bis zu 7 Tage vor dem Event

Beschreibung des Events
Eine schnelle praktische Einführung in Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildverarbeitung

Zu diesem Event

(for English see below!)

-- Wann und wie lange? --

1 Session mit 3 Std, online über Videochat.

Session 1: 19.11.2020, 16:00 - 19:00 Uhr

Details für online Teilnahme werden nach Anmeldung bereitgestellt.

-- Für Wen? --

Dieses Angebot richtet sich an fortgeschrittene Anfänger, die bereits erste Erfahrungen mit neuronalen Netzwerken und überwachtem Lernen sammeln konnten.

-- Was wird gelehrt? --

In diesem Workshop geht es um eine spezielle Klasse von neuronalen Netzwerken, die für den schnellen Aufstieg des Deep Learnings verantwortlich sind: Convolutional Neural Networks. Diese, auf Mustererkennung spezialisierten Netzwerke sind seit Jahren der State-of-the-Art in der Bildverarbeitung und sind auch oft Teil von größeren neuronalen Verarbeitungsketten, in denen sie hochdimensionale, komplexe Eingaben in höhere, abstraktere Repräsentationen überführen zur weiteren Verarbeitung. Ziel dieses Workshops ist es, den Teilnehmern die speziellen Grundlagen dieser überwacht trainierten Netzwerke zu vermitteln, insbesondere im Vergleich zu dem typischen Vertreter des überwachten Lernens, dem mehrlagigen Perzeptron. Die verschiedenen Hyperparameter werden besprochen und deren Auswirkungen an einem Anwendungsbeispiel aufgezeigt.

-- Wie wird unterrichtet? --

Nach einem theoretischen Teil, in dem die Grundlagen besprochen werden, folgt ein praktischer Teil in dem eine vorbereitete Aufgabe gemeinsam umgesetzt und besprochen wird. Dadurch wird das Verständnis der Theorie vertieft und alle Teilnehmer erhalten praktische Erfahrung mit der Auswirkung verschiedener Hyperparameter. Die verwendeten Beispiele basieren dabei auf frei zugänglichen Datensätzen und Software-Frameworks um ein vertiefendes Selbststudium nach jeder Session einfach zu ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Teilnehmer das Erlernte auch selbst für eigene Problemstellungen anwenden kann.

Unterrichtssprache ist Englisch.

-- Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen? --

Wissen über grundlegende neuronale Verarbeitung und überwachtes Lernen wird vorausgesetzt. Optimal haben Teilnehmer bereits Workshop 3 abgeschlossen, in dem dieses Wissen vermittelt wurde. Auch baut Workshop 4 nahtlos auf Workshop 3 auf bezüglich der Beispiele und diskutierten Anwendungsfälle und eignet sich dadurch als optimale Fortsetzung.

Da alle praktischen Beispiele in Python bereitgestellt werden, sind solide Pythonkenntnisse (oder alternativ gute Programmiererfahrung) nötig. Der praktische Teil findet online statt, unter Verwendung von Google Collaboratory, wofür ein funktionierender Google Account benötigt wird. Grundlegende Mathe-Vorkenntnisse (solides Schulwissen) sind von Vorteil um die mathematischen Grundlagen der jeweiligen Methoden zu verstehen.

Für die praktischen Beispiele wird ein eigener Laptop benötigt bei Präsenzteilnahme!

-- Tickets --

Die Preise unterscheiden sich zwischen ARIC e.V. Mitglied, der Einzelbuchung nur dieses Workshops oder der Buchung als Zusatzworkshop (wenn gleichzeitig ein anderer HITeC Workshop zum vollen Preis gebucht wird).

************************ English Version ************************

-- How long and when? --

1 Session of 3h. Online over video chat tool. The dates:

Session 1: 19.11.2020, 16:00h - 19:00h

Details for online participation follow after registration.

-- For whom? --

This session is for intermediates (advanced beginners) who already have experience with neural networks and supervised learning.

-- At a glance --

Image Processing, CNNs, pattern recognition

-- What are the contents? --

This workshop deals with a special class of neural networks that are partly responsible for the quick rise of deep learning: Convolutional Neural Networks. This type of network is specifically well suited for pattern recognition and is for many years now the state of the art in image processing. This class is often also part of neural processing chains, where high-dimensional, complex inputs have to be transformed to higher-level, more abstract representations for further processing. The goal for this workshop is to teach the specific features of this network type, especially in comparison to the Multi-Layer Perceptron, as a typical representative of supervised neural learning. The common hyperparameters will be discussed and their effects demonstrated within a realistic application example.

-- How will it be implemented? --

After a theoretical part, in which the basic principles and features will be introduced, prepared tasks will be implemented together and discussed in a hands-on fashion. Therefore, the understanding of the theoretical principles will be deepened, while all participants gain hands-on experience with the effects of different design decisions and hyperparameters. The chosen examples all are based on freely available data and software frameworks, to enable everybody to continue learning after each session independently. By this, we want to ensure that each participant has the possibility to easily transfer and expand their knowledge towards their own problem cases after the workshop ends.

Teaching language will be English.

-- What prerequisites do I need to fulfil? --

Knowledge about general neural processing and supervised learning will be assumed. Optimally, all participants should have completed workshop 3 in which all necessary concepts are covered. Workshop 4 also seamlessly builds on workshop 3 in terms of use cases and examples and thus is the ideal continuation after workshop 3.

Since the hands-on session is done with Python code, basic programming skills are needed (optimally already in Python). The programming tasks will be done online through Google Collaboratory, so you would need a working Google account. Basic mathematical skills (robust school knowledge) are beneficial to understand the mathematical underpinnings of each method.

For the hands-on session, you need to bring your own laptop when participating in person!

-- Tickets --

Prices differ between ARIC e.V. members, booking only this workshop, or booking the workshop as an additional workshop (when you already book another HITeC workshop at full price).

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Datum und Uhrzeit

Veranstaltungsort

ARIC Online

Van-der-Smissen Strasse 9

5. Stock

22767 Hamburg

Germany

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