BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//Michael Angstadt//biweekly 0.4.4//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUPLISH X-FROM-URL:https://www.digitalzentrum-fokus-mensch.de X-WR-TIMEZONE:Europe/Berlin BEGIN:VEVENT UID:ap_1197@www.digitalzentrum-fokus-mensch.de SUMMARY:KI-Trainer: Entwicklung –\; Grundlagen Deep Learning Teil 1 STATUS:CONFIRMED DESCRIPTION:\n\nHier anmelden \n\nMit den geeigneten Plattformen und Entwic klungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesonde re die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzah l an Entwicklungstools\, die es KI-Entwicklern erlauben\, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit f ür die Problemlösung selbst zu finden. \n\nIn mehreren Teilen geht es in d iesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Ei nstieg in die Pythonprogrammierung\, über die Betrachtung gängiger Entwick lungstools und -frameworks\, bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und deren Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse\, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequ enziell teilgenommen werden\, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werd en in vorherigen Teilen vermittelt – grundlegende Programmierkenntnisse so llten jedoch mitgebracht werden. \n\nDie Inhalte werden anhand von uns geh osteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt akti v im Web-Browser mit programmieren\, ohne vorher ihr eigenes System vorber eiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit\, die Inh alte zu festigen. \n\n3: Deep-Learning-Grundlagen \n\nIn dieser zweiteilig en Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen be i einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einsti eg in das weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytor ch" wird gegeben\, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickel n. \n\nVoraussetzungen: Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning Optional: Grundkenntnis se von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-Workshops – die es einem besser erlauben\, die verwendeten Technologien einzuordnen. \n\nZiel gruppe: \n Python-Entwickler\, die in Zukunft Deep Learning verwenden möch ten. \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier. X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

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Mit den geeigneten Plattformen u nd Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. I nsbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen ein e Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Z eit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafü r mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

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In mehreren Teilen geht es in diesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Ange fangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtun g gängiger Entwicklungstools und -frameworks, bis hin zu Deep-Learning-Gru ndlagen und deren Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmiere rn ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den ein zelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse i n späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt – grundlege nde Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

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Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gem einsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Brows er mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen . Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen .

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3: Deep-Learning-Grundlagen

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In dies er zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandte ile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklär t. Ein Einstieg in das weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

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Voraussetzungen:

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Zi elgruppe:
\nPython-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwe nden möchten.

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Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwe rpunktes finden Sie hier.

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