Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Thinking Schulung

Dieser Kurs behandelt KI (mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning) in der Automobilindustrie. Er hilft dabei zu bestimmen, welche Technologie in verschiedenen Situationen im Fahrzeug (potenziell) eingesetzt werden kann: von einfacher Automatisierung und Bilderkennung bis hin zur autonomen Entscheidungsfindung.

Durch die Erforschung der Grundlagen der künstlichen Intelligenz wird deutlich, wie intelligente Technologien die digitale Strategie, Automatisierung und Entscheidungsfindung in Unternehmensprozessen neu definieren. Der Kurs behandelt zentrale Konzepte, darunter die Geschichte der KI, Problemlösungsframeworks, Wissensrepräsentation, unsicheres Schließen sowie maschinelles Lernen im Kontext von Kommunikation, Wahrnehmung und autonomem Handeln. Er unterstützt Führungskräfte und Architekten dabei, transformative Möglichkeiten durch KI zu bewerten, neue Technologietrends einzuschätzen und praxisnahe intelligente Lösungen zu integrieren, um die Geschäftsfähigkeit zu beschleunigen.

Dieser Kurs "Angewandte KI von Grund auf in Python" vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von ML-Lösungen von der Pike auf mit Python. Er behandelt die Kernprinzipien des überwachenden Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortschrittlicher neuronaler Netzwerk-Architekturen. Der Kurs untersucht bewährte Methoden zur Arbeit mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter Notebooks für die praktische KI-Entwicklung. Er hilft Fachleuten bei der Implementierung praktischer ML-Modelle, der Bewertung von Algorithmen-Limitationen und der Durchführung angewandter Projekte zur Lösung realer Probleme.

Diese live vom Dozenten geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) bietet einen Einstieg in das Feld der Mustermanalyse und des maschinellen Lernens. Sie behandelt praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kernstatistische Methoden auf die Mustermanalyse anwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse nutzen.
• Fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Deep Reinforcement Learning (DRL) vereint die Prinzipien des Reinforcement Learnings mit Architekturen des Deep Learnings, um Agenten in die Lage zu versetzen, Entscheidungen durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu treffen. DRL bildet die Grundlage zahlreicher moderner KI-Innovationen wie selbstfahrende Fahrzeuge, Robotiksteuerung, algorithmischer Handel und adaptive Empfehlungssysteme. Durch belohnungsbasiertes Lernen ermöglicht DRL einem künstlichen Agenten, Strategien zu erlernen, Richtlinien zu optimieren und autonome Entscheidungen auf Basis von Versuch und Irrtum zu treffen.

Dieses instruktorengestützte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem Erfahrungsstand, die Deep-Reinforcement-Learning-Techniken erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten aufzubauen, die in komplexen Umgebungen autonom entscheiden können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden zu implementieren.
• Deep-Reinforcement-Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu entwickeln und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsfindungsoptimierung anzuwenden.
• Trainingsleistungen mithilfe moderner Tools zu debuggen, zu visualisieren und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und geführte Diskussionen.
• Praxisübungen und praktische Implementierungen.
• Live-Codedemonstrationen und projektbasierte Anwendungen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z. B. unter Verwendung von PyTorch statt TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen zunächst das konzeptionelle Wissen über neuronale Netzwerke und allgemein über Algorithmen des maschinellen Lernens sowie über Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40 %) dieser Schulung legt den Schwerpunkt auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch auch dabei, die richtige Technologie zu wählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Teil 2 (20 %) der Schulung führt in Theano ein – eine Python-Bibliothek, das das Schreiben von Deep-Learning-Modellen vereinfacht.

Teil 3 (40 %) der Schulung konzentriert sich stark auf TensorFlow – die API der Open-Source-Softwarebibliothek von Google für Deep Learning. Alle Beispiele und Hands-on-Übungen werden in TensorFlow durchgeführt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis von Deep Neural Networks (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur und Bereitstellungsmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Aufgaben zur Installation, Produktionsumgebung und Architektur sowie zur Konfiguration durchzuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen und Monitoring zu betreiben
• in der Lage sein, fortgeschrittene produktionstaugliche Aufgaben wie das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Graphen und Logging zu implementieren

Dieser instruktionsgeleitete, Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die neueste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erkunden und interpretablen KI-Systemen einen höheren Stellenwert einräumen möchten.

Bis zum Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• die Herausforderungen der Erklärbarkeit im Deep Learning verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze implementieren können.
• Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen interpretieren können.
• den Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz bewerten können.