Workshop: Machine Learning mit Python

Maschinelles Lernen (ML) erlaubt es, Prozesse zu automatisieren, die vorher menschliche Intelligenz benötigten. Dies ermöglicht neue Dienstleistungen sowie höhere Produktivität.

ML macht das Programmieren komplexer Regelwerke voller Ausnahmen überflüssig. Die Modelle passen sich „von selbst“ an die Eingabedaten und die erwarteten Ausgabedaten an.

Ziel der Weiterbildung

Die Teilnehmer lernen die Bausteine der maschinellen Lernverfahren als zentrale Elemente der künstlichen Intelligenz in Theorie und Praxis kennen. Von der Datenvorverarbeitung, den Lernverfahren, bis zur Bewertung der Lösungen werden die relevanten Aspekte beleuchtet.

Anhand der praktischen Übungen in der Programmiersprache Python haben Sie fertige Lösungsbausteine und können am Ende der Schulung Machine Learning einfach auf Ihre Problemstellungen anwenden.

Grundlegende Programmierkenntnisse, auch aus anderen Sprachen, sind sehr hilfreich. Für die Übungen stehen Desktop-Computer zur Verfügung. Sie können einen eigenen Laptop mitbringen, um die Python-Umgebung anschließend weiter zu nutzen.

Mittwoch, 29. und Donnerstag, 30. Juni 2022
8:45 bis 12:00 und 13:30 bis 16:45 Uhr

1. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Unterschied KI, ML und Deep Learning
- Welche Arten von maschinellen Lernverfahren gibt es?
- Was ist der grundlegende Prozess?

2. Datenaufbereitung und Feature-Extraktion
- „Daten sind das neue Öl“ – Warum hinkt der Vergleich?
- Wie werden Daten aufbereitet, um daraus zu lernen?

3. Evaluierung
- Wir lernen nicht zum Selbstzweck, sondern um Aufgaben zu lösen. Wie können wir die Qualität der Lösung bewerten, wenn wir sie nicht selbst geschrieben haben?

4. Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens
- einige klassische Verfahren im Detail: K-Means, Perceptron, Support Vector Machines u.a.

5. Neuronale Netze und ihre Varianten
- neuronale Netze als Kern des Deep-Learning-Hypes: Worauf beruhen sie?
- Für welche Problemstellungen sind welche Netzwerkvarianten die richtige Lösung?