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Deep Learning für Einsteiger – Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eines der generischsten Rechenmodelle des maschinellen Lernens und lassen sich für fast jeden Anwendungsfall nutzen. Sie definieren den State of the Art in der intelligenten Verarbeitung von Bilder, Texten und strukturierten Daten.
Dieser Workshop richtet sich an Teilnehmer, die die Konzepte des Maschinellen Lernens (Daten, Features, Modelle) schon verinnerlicht haben und sich für die verschiedenen Varianten der Neuronalen Netzwerke interessieren.
Wir bauen mithilfe von TensorFlow und Keras eigene Bilderkennungssysteme und lernen, wie deren Hyperparameter automatisch optimiert werden können.

Vorkenntnisse

* Verständnis der Konzepte des Maschinellen Lernens (Daten, Features, Modelle)
* Grundlegende Programmierkenntnisse

Lernziele

Theoretische und Praktische Übungen in den Bereichen:
* Grundlagen Neuronale Netze
* Hyperparameter, Grid Search, AutoML
* Grundlagen TensorFlow
* Convolutional Neural Networks (CNNs)
* Recurrent Neural Networks (RNNs)

Speaker

 

Harald Bosch
Harald Bosch arbeitet als Data Scientist bei der Novatec Consulting GmbH. Er wurde am Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme der Uni Stuttgart im Bereich Datenvisualisierung und -Analyse promoviert und hat sich seither auch mit vielen Themen der Softwareentwicklung beschäftigt.

Arthur Varkentin
Arthur Varkentin promovierte 2018 in Physik und setzte sich im Rahmen seiner Doktorarbeit mit Segmentierungs- und Klassifizierungsproblemen auseinander. Seit 2019 wirkt er bei der Novatec Consulting GmbH in den Bereichen AI & ML mit.

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