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Grundkenntnisse in Zeitreihenanalyse und maschinellem Lernen sind hilfreich, insbesondere ein grundlegendes Verständnis von Modellen wie Transformern oder Large Language Models (LLMs). Vertiefte Kenntnisse werden jedoch nicht vorausgesetzt, da die Konzepte im Vortrag erklärt werden.
Die Teilnehmer sollen die Funktionsweise von ZSTSF-Modellen verstehen, die Anwendbarkeit in der Praxis und deren Grenzen kennenlernen und einige Einblicke in den Energiesektor mitnehmen.
Matthias Henneke ist Machine Learning Engineer und Data Scientist bei der eoda GmbH in Kassel. Mit mehr als acht Jahren Erfahrung in der Umsetzung von Data-Science-Projekten in verschiedenen Branchen liegt sein Fokus auf der Arbeit mit Zeitreihendaten und der Entwicklung von ML-Lösungen, die Kunden konkreten Mehrwert liefern.
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