- Mit Uber Ludwig steigen Sie in die Welt des Machine Learning ein
- Es werden keine Programmierkenntnisse benötigt
- Erschaffen Sie einfach eigene, funktionsfähige Lösungen
- Verstehen Sie, wie Machine Learning unter der Haube funktioniert
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Ziele
Ludwig ist ein System, dass es Ihnen erlaubt, eigene einfache Machine Learning – Lösungen zu entwickeln. Sie Lernen, wie Machine Learning in der Praxis funktioniert. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, einfache Projekte selbst umzusetzen.
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Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an alle, die im Rahmen ihrer beruflichen Tätigkeit das Potential und die Möglichkeiten von Machine Learning ausschöpfen wollen. Und das ohne Programmierkenntnisse.
Teilnahmevoraussetzungen
Es existieren keine spezifischen Teilnahmevoraussetzungen. Alle notwendigen Grundlagen werden während des Kurses erklärt. Idealerweise besitzen Sie Basiskenntnisse, wie sie zum Beispiel im Seminar Grundlagen der KI vermittelt werden.
Kursinhalte
Modul 1: Einführung und Grundlagen
- Überblick: Anwendungsfelder von Machine Learning
- Neuronale Netze verstehen: Wie eine Maschine Entscheidungen trifft (Classification, Regression)
- Trainingsalgorithmen verstehen (labels, backpropagation),
- Die Qualität maschineller Entscheidungen überprüfen (Test, Validation)
- Einführung in Deep Learning
Modul 2: Texte klassifizieren
- Verschiedene Arten der Textklassifikation, anhand von Beispielen erklärt
- Darstellung von Text im Learning Model (Word Embeddings, Bag-of-Words)
- Standardmodelle des Textverstehens (RNN, LSTM)
- Praktische Einführung in die Funktionsweise von Uber Ludwig (Encoders, Decoders)
- Praktische Übung mit Ludwig: Erkennung von positiven und negativen Gefühlen in Textnachrichten und Posts
Modul 3: Progonosen erstellen
- Verschiedene Arten von Prognosen, anhand von Branchenbeispielen erklärt (Regression)
- Von Ludwig unterstütze Arten von Daten (data types)
- Praktische Übung mit Ludwig: Kaufpreisprognose für Immobilien
- Vorhersagen richtig optimieren (hyperparamter tuning)
Modul 4: Bild und Videoerkennung
- Grundlagen: Wie Systeme Bilder erkennen ( object classification)
- Automatische Bildbeschreibungen generieren (image captioning)
- Sich Arbeit sparen mit vortrainierten Systemen (transfer learning)
- Praktische Übung mit Ludwig: Eine einfache Bilderkennung umsetzen
- Videosequenzen verstehen
Modul 5: Auffälligkeiten in Daten finden
- Ich sehe was, was du nicht siehst – Auffälligkeiten in Daten finden
- Grundlagen: Automatische Klassisifkation verstehen (Autoencoders)
- Gruppenübung zu Autoencoders
- Fallbeispiel: Betrugsverdachtserkennung bei Uber
- Praktische Übung mit Ludwig: Betrugsverdachtsfälle in Mobiltelefon-Zahlungsaufträgen finden
- Vorteile von Autoencoders im Lernprozess verstehen
Modul 6: Ausblick
- Selbst erstellte Machine Learning-Modelle in vorhandene IT-Systeme integrieren
- Neue Features in künftigen Versionen von Uber Ludwig
- Auf dem Weg zum Machine Learning-Profi: So geht’s weiter.
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Teilnahme am offenen Seminar
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| Seminardauer: | 2 Tage |
| Abschluss: | Teilnahmezertifikat |
| Seminarpreis: | 1.380 Euro, zzgl. MwSt |
| Maximale Teilnehmerzahl:__ | 12 |
| Trainer: | Florian Werner-Jäger, Diplom-Informatiker (mehr Infos) |
| Nächster Termin: | 24.09. + 25.09.2021 Jetzt anmelden |
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Auch als Inhouse-Schulung buchbar. Details Telefonische Beratung: +49 911 633287 44 |