Sie machen erste Erfahrungen mit maschinellem Learnen und lernen dieses in Ihre Arbeit zu ingerieren, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.
Grundlagen des Data Science und des maschinellen Lernens
Wir beginnen mit einer Einführung in den Data-Science-Prozess und die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Gewinnen Sie ein klares Verständnis der Konzepte, die für die bevorstehende Reise wichtig sind.
Tiefes Eintauchen in Deep Learning
Tauchen Sie ein in die Welt des Deep Learning, erforschen Sie neuronale Netzwerke und lernen Sie beliebte Frameworks wie TensorFlow und PyTorch kennen. Verstehen Sie die Schlüsselkomponenten von Deep-Learning-Algorithmen und ihre realen Anwendungen.
Praktische Umsetzung in der Praxis
Machen Sie sich die Hände schmutzig bei der Datenvorverarbeitung, dem Feature Engineering und dem Modelltraining. Nutzen Sie die Python-Bibliotheken und ChatGPT, um Fehlermeldungen zu interpretieren und Ihre Modelle effektiv zu verbessern.
Ensemble-Lerntechniken
Lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit mehrerer Modelle mit Hilfe von Ensemble-Lerntechniken kombinieren können. Wir demonstrieren die Anwendungen von Bagging und Boosting und wie ChatGPT bei diesem Prozess helfen kann.
Fortgeschrittenes Deep Learning und Cutting-Edge Topics
Erforschen Sie fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken wie rekurrente und konvolutionale neuronale Netze. Tauchen Sie ein in die Welt der generativen adversen Netzwerke (GANs) und der Transformer, um deren Potenzial zu verstehen.
Interpretierbarkeit
Gewinnen Sie Einblicke in die Interpretierbarkeit von Modellen. Verstehen Sie, wie ChatGPT dabei helfen kann, komplexe Modelle zu erklären.
Zukünftige Trends und darüber hinaus
Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Trends. Entdecken Sie die grenzenlosen Möglichkeiten, die ChatGPT und KI für zukünftige Forschung und Anwendungen bieten.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
5 Tage
Zielgruppe:
Um dieses Seminar optimal nutzen zu können, sollten die Teilnehmer über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, vorzugsweise in Python. Die Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der Datenanalyse und Statistik ist von Vorteil.
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