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Artificial Intelligence Bootcamp

Seminar - IOMIDS

AI BOOTCAMP 2024

Von 0 auf KI in einer Woche! Das AI Bootcap vermittelt Ihnen nicht nur die Theorie hinter künstlicher Intelligenz. sondern zeigt Ihnen auch, wie Sie mit modernen No-Code Tools auch ohne Programmierkenntnisse selbst KI in die Praxis bringen. Sie schließen ab mit dem KI Zertifikat.

Künstliche Intelligenz verändert aktuell grundlegend unsere Arbeitswelt und Gesellschaft. Das AI Bootcamp versetzt Sie in die Lage, dabei nicht nur Zuschauer zu sein: Sie durchdringen die Technologie mit ihren Chancen und Risiken, bringen Sie selbst zum Einsatz, steigern Ihre Produktivität oder nutzen Maschinelles Lernen für Fragestellungen in Ihrem Arbeitsumfeld. Unsere Experten haben dabei die relevantesten Technologien aus Ihrer Praxiserfahrung ausgewählt und heben so in kurzer Zeit ihr Know-How auf ein neues Level.

Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:


Tag 1: Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Montag

Am ersten Tag der Schulung lernen Sie die Grundlagen von KI kennen: Was verbirgt sich hinter Neuronalen Netzen, Deep Learning oder Generative AI, wie ist das Feld entstanden, welche Tools können Sie einsetzen und welche gesellschaftliche Dimension hat der Umbruch durch KI?

Der Kurs startet dabei so, dass Sie auch ohne Vorkenntnisse gut folgen können. Aktuelle Entwicklungen werden ebenso behandelt wie praktische Einsatzmöglichkeiten, sowohl im Unternehmen insgesamt als auch in Ihrer persönlichen Arbeit. In Praxisblöcken wenden Sie das Erlernte direkt an. Mit diesen Praxisprojekten und Aufgaben erbringen Sie direkt ab dem ersten Tag Leistungen für Ihre Zertifizierung als Data Scientist.

  • Entstehung des Felds KI und aktuelle Entwicklungen
  • Begriffe und Definitionen
  • Machine Learning: Wie lernen Maschinen?
  • Einführung in Deep Learning und dessen Teilgebiete: Image Recognition, Sequenzanalyse, Generative AI, Natural Language Processing, Large Language Models
  • Prompt Engineering
  • No-Code Tools für KI ohne Programmierung
  • Praxis-Übungen

 

Tag 2: Machine Learning

Dienstag

Maschinelles Lernen steht im Fokus des zweiten Tages des Zertifikatskurses. Sie lernen die Funktionsweise unterschiedlicher Algorithmen des klassischen Machine Learnings für strukturierte Daten wählen passende Modelle zu unterschiedlichen Fragestellungen aus.

Das spannende an selbstlernenden Algorithmen ist ihre vielseitige Einsetzbarkeit in ganz unterschiedlichen Branchen und Fragen. Wir haben Modelle ausgewählt, die in der Unternehmenspraxis am häufigsten zum Einsatz kommen und dafür eine weltweite Umfrage unter Data Scientists ausgewertet.

  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Lineare und logistische Regression
  • Decision Trees, Random Forests und Boosted Trees
  • Clustering-Methoden
  • Wahl des richtigen Modells
  • Overfitting erkennen
  • Trustworthy AI
  • Praxisprojekt Machine Learning

 

Tag 3: Neuronale Netze und Deep Learning

Mittwoch

Deep Learning ist der Teilbereich der künstlichen Intelligenz, in dem es in den letzten Jahren die größten Weiterentwicklungen gab: Algorithmen können Bilder, Text und Sprache erkennen oder auch generieren. Der dritte Tag des Seminars behandelt die wichtigsten Grundlagen dieser tiefen künstlichen neuronalen Netze, bevor Sie an den beiden Folgetagen unterschiedliche Spezialgebiete kennen lernen.

Neben der Theorie erstellen Sie im Tensorflow Playground Ihr erstes eigenes neuronales Netz und entwickeln ein Gefühl für dessen Verhalten. Anschließend lernen Sie komplexere No-Code Tools kennen, um Deep Learning in der Praxis ohne Programmierung zum Einsatz zu bringen.

  • Tiefe neuronale Netze
  • Funktionen, Anzahl und Größe der Layer
  • Aktivierungsfunktionen
  • Verlustfunktionen (Loss Function)
  • Stochastischer Gradientenabstieg
  • Backpropagation
  • Praxisprojekt Deep Learning

 

Tag 4: Computer Vision und Image Recognition

Donnerstag

Der vierte Tag der Weiterbildung widmet sich allem was mit Bildern zu tun hat, mit einem Schwerpunkt auf Computer Vision. Sie lernen theoretischen Grundlagen wie Convolutional Neural Networks und bringen diese dann in einem Praxisprojekt zum Einsatz. Auch wird die Thematik von Bild-Generierung und Deep Fakes beleuchtet.

Mit den am Vortag erlernten Grundlagen können Sie nun also tiefer in eine Spezialisierung des Deep Learning eintauchen. Im Praxisprojekt spielt das Thema Transfer Learning eine Rolle, da Sie auf vortrainierten Modellen aufsetzen können.

  • Einführung in Computer Vision
  • Anwendungsgebiete: Texterkennung, Objekterkennung, Szeneninterpretation
  • Segmentierung, Klassifizierung, Lokalisierung und Objekterkennung
  • Convolutional und Pooling Layer
  • Transfer Learning
  • Kurzimpuls Bild-Generierung und Deep Fakes
  • Praxisprojekt Bild-Klassifikation

 

Tag 5: Generative KI und Large Language Models (LLM)

Freitag

Spracherkennung und -ausgabe sind schon seit einigen Jahren immer besser geworden, mit Generative AI und Large Language Models wie ChatGPT ist nun auch die Sprachgenerierung auf ein neues Level gehoben worden. Im letzten Tag des Workshops widmen wir uns intensiv diesem Thema.

Dabei behandeln wir zunächst die Grundlagen von Generativer KI und des Natural Language Processing. Wir lernen dann mit dem Attention-Mechanismus und Transformern wichtige Bestandteile von Großen Sprachmodellen (LLMs) kennen und behandeln deren Aufbau und Training. Auch hier Kommt das Gelernte in einem Praxisprojekt zum Einsatz.

  • Generative AI
  • Natural Language Processing
  • Attention-Mechanismus
  • Transformer
  • Pre-Trained Models
  • Fine-Tuning
  • Praxisprojekt Natural Language Processing
Dauer/zeitlicher Ablauf:
5 Tage, jeweils von 10 - 17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:

KI Zertifikat

Das AI Bootcamp bietet Ihnen als Zertifikatskurs die Möglichkeit innerhalb einer intensiven Woche mit erfolgreichem Abschluss das KI Zertifikat zu erwerben, ausgestellt durch IOMIDS®.

Gegenüber Arbeitgebern und Auftraggebern öffnet die Zertifizierung Ihnen spannende Möglichkeiten, Ihr neues Wissen zum Einsatz zu bringen. Sie werden zum gefragten Experten für künstliche Intelligenz und ermöglichen Unternehmen die Digitalisierung.

Innerhalb des Bootcamps absolvieren Sie mehrere kursbegleitende Multiple-Choice-Tests, die Ihre theoretischen Kenntnisse prüfen. Mit Praxisprojekten wird Ihr Praxis-Know-How unter Beweis gestellt.

Beim erfolgreichen Abschluss erhalten Sie am Ende der Woche Ihre Zertifizierung in künstlicher Intelligenz.

Teilnahmevoraussetzungen:
Es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt. Im Kurs wird nicht programmiert, d.h. es werden explizit auch keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Die Lernkurve steigt über die Woche hinweg immer weiter an.
Lehrgangsverlauf/Methoden:

0 % Coding. In diesem Kurs müssen Sie nicht selbst programmieren. Wir setzen in den Praxisprojekten auf morderne No-Code AI Tools, mit denen Sie ohne Programmierkenntnisse Ihr Wissen in die Praxis bringen.


Das KI Bootcamp findet in Frankfurt a.M. statt. Sie können in weniger als 10 Minuten vom Hauptbahnhof laufen oder fahren eine Station Straßenbahn. Parkhäuser gibt es in direkter Umgebung.

Präsenz: Eine Teilnahme in Präsenz bietet die Chance für einen intensiven Austausch mit anderen Teilnehmenden. Sie können so auch einen Einblick in andere Branchen, Unternehmen und Problemstellungen erhalten.

Live-Webinar:Wir bieten außerdem eine Teilnahme per Webinar. Mit hochwertiger Mikrofon- und Kameratechnik ermöglichen wir ein bestmögliches Erlebnis auch von zu Hause.

Förderung:

✓ IOMIDS akzeptiert den Bildungsscheck. Als Einzelperson oder KMU aus NRW übernimmt das Land NRW bis zu 500 € der Kosten für das AI Bootcamp.
Weitere Infos zum Bildungsscheck

✓ Sie können Bildungsurlaub nehmen. In vielen Bundesländern stellt Sie Ihr Arbeitgeber für die Kursteilnahme frei, auch wenn Sie privat teilnehmen. Dazu gehören Rheinland-Pfalz, Berlin u.v.m.
Weitere Infos zum Bildungsurlaub

✓ 100% steuerlich absetzbar.Wenn sie privat zahlen.

Weitere Infos zur steuerlichen Förderung

Zielgruppe:
Alle, die ein tiefergehendes Verständnis von künstlicher Intelligenz entwickeln möchten und andererseits praktische Anwendungsfälle verstehen und selbst entwickeln möchten.
Seminarkennung:
Zertifizierung als Data Scientist.
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