Machine Learning for Beginners – Klassisches ML

Maschinelles Lernen erlaubt es, Prozesse zu automatisierten, die vormals eine menschliche Intelligenz benötigten. Aber was steckt dahinter und wie mache ich es mir zunutze? In dieser Veranstaltung wollen wir mit Präsentationen und praktischen Übungen die Bausteine von maschinellen Lernverfahren als zentrale Elemente der künstlichen Intelligenz verstehen und einsetzen.

Dieser Workshop richtet sich an Einsteiger mit Python-Kenntnissen, die die Grundlagen des "klassischen" Machine Learning kennen lernen möchten. Zusammen werden wir Regressionen, Decision Trees, K-Means und weitere Verfahren kennen lernen und anwenden.

Vorkenntnisse

- Solide Grundkenntnisse Python sind vorteilhaft
- Es werden aber separate Lösungen für alle praktischen Übungen gestellt

Lernziele

-        Maschine Learning selbst umsetzten
-        Eine gute Abgrenzung der Begriffe Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning.
-        Eine umfassendes Verständnis für das maschinelle Lernen und die damit verbundenen Bereiche
-        Ein Überblick über die gängigen und klassischen Verfahren
-        Auf eigene Problemstellungen anwendbare Beispiele

 

Agenda

11:00 – 12:30
Theorie: Einführung in maschinelles Lernen, Daten und Evaluierung
Praxis: Setup der Trainingsumgebung und willkommen in Python und Jupyter
12:30 – 13:30 Mittagspause
13:30 – 15:00
Theorie: Methoden des unüberwachten Lernens
Praxis: Clustering-Verfahren umsetzen und sinnvoll einsetzen
15:00 – 15:15 Kaffeepause
15:15 – 16:30
Theorie: Methoden des überwachten Lernens
Praxis: Regressoren und Klassifikatoren bauen
16:30 – 16:45 Kaffeepause
16:45 – 18:00 Praxis: Datenextraktion aus Text und Bild

 

Technische Anforderungen:

-        Wir stellen die Trainingsumgebung in einer Cloud-Instanz zur Verfügung. Ein aktueller Browser und ein freier Internetzugang genügt.
-        Wenn Sie die Umgebung aber auch nach dem Workshop noch nutzen wollen, benötigen Sie:
- ein Notebook mit Administrationsrechten, einer Docker-Installation und mindestens 6GB freiem Speicherplatz
- Um den Download während des Workshops möglichst klein zu halten sollten Sie im Voraus folgendes ausführen:
docker pull novatec/ml-workshop-base


Da es durch Sicherheitssoftware auf Firmenlaptops leider immer wieder zu technischen Problemen (z.B. fehlende Administrationsrechte und Internetbeschränkungen) kommt, prüfen Sie bitte, ob Sie im Zweifel nicht einen privaten Laptop mitnehmen können.

Speaker

 

Harald Bosch Harald Bosch arbeitet als Senior Consultant bei der Novatec Consulting GmbH und beschäftigt sich seit 2008 zuerst im Rahmen seiner Promotion an der Universität Stuttgart und später als Gründer des Spin-offs ScatterBlogs, mit der anwendungsnahen Kombination von Informationsvisualisierung und modelgetriebener Datenanalyse.

Hauke Brammer Hauke Brammer arbeitet als Senior Consultant bei der Novatec Consulting GmbH. Hier unterstützt er Kunden in den Bereichen Application Development, Cloud-Anwendungen und Microservices. Als Topic Lead für Machine Learning interessiert er sich besonders für Data Augmentation und Deep-Learning mit Small- und Big Data.

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