Machine Learning

Die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning bilden heute das Rückgrat jeder IoT- oder Digitalisierungslösung, versteckt sich dahinter doch die eigentliche Wertschöpfung. Dieses Machine Learning Training gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können. Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind. Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglicht. Dabei werden die benötigten Kernkompetenzen für die Ausarbeitung neuer oder Bewertung bestehender Konzepte vermittelt und der Praxisbezug hergestellt.

• Einführung Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

• Grundlagen Python rund um Datenverarbeitung, Statistik und Datenvisualisierung

• Machine Learning Workflow

• Lernszenarien und ihre Einsatzgebiete (u. a. Predictive Analytics, Bots,

• Empfehlungsdienste)

• Maschinelles Lernen: Methoden im Vergleich (vom Decision Tree bis hin zu Deep Learning)

• Künstliche neuronale Netze

• Entscheidungsbäume

• Support Vector Machines

• Clustering

• Modelle richtig bewerten und validieren

• Überblick an Software und Tools

• Anwendungs- und Praxisbeispiele (Was ist Hype und was hat Potential?)

• Fragen und Ängste im gesellschaftlichen Kontext

• durchgehende, interaktive Hands-On mit Übungen

Der Kurs wendet sich an IT-affine Teilnehmer (vom Anwender bis hin zum Entscheider), die einen breiten Einstieg in die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Anwendung suchen.

Die Teilnehmer der Schulung sollten ein Verständnis und Interesse an den Trendthemen Digitalisierung, Big Data und IoT mitbringen. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.