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_565@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 für die Problemlösung selbst zu finden. \n\nIn mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung\, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -Frameworks\, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für D eep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequentiell teilgenom men werden\, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmi erkenntnisse vorhanden sein. \n\n3: Deep Learning Grundlagen \n\nIn dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Ang efangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. E in Einstieg in das größte Python Framework für maschinelles Lernen "Tensor flow" wird gegeben um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickel n. Die Inhalte umfassen unter anderem: \n\n- Neuronaler Netzwerk-Aufbau \n \n- Allgemeiner Lernprozess \n\n- Gängige Optimierungsverfahren \n\n- Gäng ige Leistungsmetriken \n\n- Convolutional Neural Networks \n\n- Tensorflow Grundlagen \n\n \n\nDie Inhalte über Jupyter Notebooks vermittelt und anha nd von Übungen gefestigt. \n\nVoraussetzungen: \n\n- Python Grundkenntniss e wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python Grundlagen für Deep Learning " (Details siehe Link am Ende der Beschreibung) \n\n- Numpy Kenntnisse wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python Entwicklungstools für Deep Learnin g" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung) \n\n- Optional: Grundkenn tnisse von KI – z.B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt 1 Workshops – d ie es einem besser erlauben\, die verwendeten Technologien einzuordnen. \n \n \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden S ie unter folgendem Link: \n\nhttps://www.kompetenzzentrum-usability.digita l/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

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Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswe rkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die v ielversprechenden Deep Learning Technologien besitzen eine Vielzahl an Ent wicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendig e Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen, und dafür mehr Zeit für die P roblemlösung selbst zu finden.

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In mehreren Teilen geht es bei un s hier deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in d ie Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools u nd -Frameworks, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation. Di ese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für Dee p Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequentiell teilgenomme n werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Tei len vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierk enntnisse vorhanden sein.

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3: Deep Learning Grundlagen

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In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermi ttelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Be standteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python Framework für maschinelles Lern en "Tensorflow" wird gegeben um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:

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- Neuronaler Net zwerk-Aufbau

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- Allgemeiner Lernprozess

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- Gängige Optim ierungsverfahren

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- Gängige Leistungsmetriken

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- Convolu tional Neural Networks

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- Tensorflow Grundlagen

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Die Inhalte über Jupyter Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

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Voraussetzungen:

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- Python Grundkenntnisse w ie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python Grundlagen für Deep Learni ng" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

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- Numpy Kenntn isse wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python Entwicklungstools für Dee p Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

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- Opti onal: Grundkenntnisse von KI – z.B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt 1 Workshops – die e s einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

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Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie unter folgendem Link:

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