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_1291@www.digitalzentrum-fokus-mensch.de SUMMARY:KI-Trainer: Entwicklung –\; Python-Grundlagen für Deep Learnin g 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\n1: Python-Grundlagen für Deep Learning \n\nIn dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Pythonprogrammierung als Basi s für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt: die Syntax gängiger Python-Strukturen\, u. a. Funktionen\, Klassen\, Varia blen Python-Datenstrukturen (List\, Dictionary\, Tuple) Python-Module \n\n Voraussetzungen: \n Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten b ereits Kenntnisse von einer anderen\, bestenfalls objektorientierten Sprac he mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie i st ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen \, Variablen\, Ablaufstrukturen\, Klassen? \n\nZielgruppe: \n Entwickler o hne Pythonkenntnisse\, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementi eren möchten. \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunkt es finden Sie hier. X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

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Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insb esondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine V ielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür me hr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

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In mehreren Teil en geht es in diesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Angefang en bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gä ngiger Entwicklungstools und -frameworks, bis hin zu Deep-Learning-Grundla gen und deren Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern o hne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzeln en Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in sp äteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

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Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeins am erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser m it programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Üb ungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

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1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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In dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Pythonprogrammierun g als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden b ehandelt:

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Voraussetzun gen:
\nAllgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten berei ts Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls objektorientierten Sprache mi tbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ei n Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen,&nbs p;Variablen, Ablaufstrukturen, Klassen? 

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Zielg ruppe:
\nEntwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep-Le arning-Algorithmen implementieren möchten.

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Details und Termine z u anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.

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