Künstliche Intelligenz mit Python (Stuttgart/Online)

• Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
  • Künstliche Intelligenz
  • Data Science
  • Maschinelles Lernen
  • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
  • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
    • Natural Language Processing (NLP)
    • Bilderkennung
    • Predictive Maintenance
    • Prozessindustrie
    • Logistik
• Intensivkurs Python
  • Einführung in Python: list, array, loops, functions, classes, plotting
  • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
  • Data Science mit Python: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
  • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
• Methoden des Maschinelles Lernen
  • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
  • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning
  • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
• Data-Science-Zyklus
  • Datenverständnis und Vorbereitung
  • Aufsetzen des Data-Science-Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
  • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
  • Evaluation des Algorithmus
  • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation

Am Ende des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python werden Sie

• die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
• vorhandene Daten mit Python und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der Python-Pakete Scikit-Learn und Keras/Tensorflow),
• die Programmiersprache Python und den wissenschaftlichen Rechenstapel von Python zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind und
• ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.

Für das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie Python, Matlab oder R.

Sie nehmen an einem Live-Online-Training teil, der vom Ablauf und der Qualität unseren Präsenztrainings entspricht.  Mit der heutigen Technik kommt das Präsenz-Seminar zu Ihnen an den Arbeitsplatz bzw. ins Home-Office. Der Dozent führt in die Themen ein, beantwortet die Fragen der Teilnehmer und geht in den Übungsrunden auf jeden Teilnehmer persönlich ein. Bei Fragen oder Problemen können Sie dem Dozenten Ihren Bildschirm freigeben.

Ein Teilnehmer unserer Kurse schreibt: „Obwohl ich wegen Online Seminar sehr skeptisch gegenüber stand, kann ich dem Dozenten wirklich nur dafür gratulieren, wie gut dieser dieses Seminar umgesetzt hat. Dies könnte man wohl auch nicht besser bei einer Vorort-Schulung machen. Daher kann ich dieses Seminar nur wirklich sehr empfehlen.“ Lesen Sie weitere Rezensionen unserer Teilnehmer unter https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/.

Alles, was Sie brauchen, ist ein PC oder Laptop mit folgenden Merkmalen:

• Es ist die Statistik-Software installiert, mit der der Kurs durchgeführt wird. Sie erhalten dazu nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung.
• Der Laptop hat Zugang zum Internet mit einer empfohlenen Bandbreite von mindestens 1-2 MBit/s.
• Entweder installieren Sie unsere Webinar-Software oder Sie nehmen an dem Webinar mit einem Internet-Browser (Google Chrome oder Firefox) teil.
• Testen Sie die Funktionsfähigkeit von Kamera, Mikrofon und Lautsprecher Ihres PCs/Laptops.
• Von Vorteil wäre die Verwendung von zwei Geräten/Monitoren: Auf dem einen Gerät/Monitor (z. B. Laptop oder Tablet) sehen Sie die Präsentation des Dozenten oder Unterrichtsmaterialien. Auf dem anderen Gerät/Monitor (z. B. PC oder Laptop) können Sie parallel dazu das Gelernte direkt anwenden und Übungsaufgaben lösen.

Bei unseren Präsenzveranstaltungen in Stuttgart nehmen Sie bitte einen Laptop mit (Sie erhalten eine Installationsanleitung für die erforderliche Software).

Bei Inhouse-Seminaren werden Seminarraum und technische Geräte (Beamer, Leinwand, PCs/Laptops) vom Kunden zur Verfügung gestellt. Gegen Aufpreis können wir bundesweit in allen größeren Städten einen Seminarraum mit den technischen Geräten organisieren. Auf Wunsch können wir auch ein Online-Firmenseminar durchführen.

• Rahmen: 2 Tage mit 16 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
• Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Präsenztrainings

• Seminarräume in zentraler Lage
• gedruckte Schulungsunterlagen 
• persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
• Getränke in den Pausen
• ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten

Live-Online-Trainings

• multimedialer Online-Unterricht mit Webex oder Zoom
• umfangreiche Online-Materialien
• persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
• ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten

• Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D, Evaluation und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen
• Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen
• Entscheider, die wissen möchten, was alles nötig ist, um ein erstes Projekt zu starten oder ein Data Science Team aufzubauen.