Deep Learning mit zeitabhängigen Daten

Trainer:

Jan Paulus, Matthias Weidler

Termin:

nach Anfrage

Dauer:

2 Tage

Preis:

1.200,00 EUR exkl. MWSt.

Ort:

Köln/München

Beschreibung

 

Der Workshop vermittelt den Teilnehmern Kenntnisse zur Verarbeitung und Vorhersage zeitlich abhängiger Daten. In diese Kategorie fallen beispielsweise Textanalyse, Natural language processing (NLP) und allgemein Zeitreihen wie Marktpreisentwicklungen. Die Teilnehmer lernen Techniken, die speziell zur Ausnutzung zeitlicher Informationen entwickelt wurden, wie zum Beispiel Rekurrente Neuronale Netze. Für die angeleiteten Rechnerübungen kommen Python und TensorFlow als Werkzeuge zum Einsatz. Nach diesem Workshop können die Teilnehmer selbstständig für ihr eigenes Problem Neuronale Netze entwerfen, trainieren und evaluieren.

 

Was wird behandelt

 

•             Auffrischung Grundlagen neuronaler Netze und Einführung in TensorFlow

•             Techniken für Recurrent Neural Networks (RNN) wie Backpropagation through time (BTT), LSTMs und GRUs

•             Temporal Convolutional Networks (TCN)

•             Embeddings zum Sprachverstehen

•             Attention

•             Sequenzmodellierung

•             Praktische Anwendungsbeispiele: Erkennung von Dokumentenklassen, Sinnbezügen in Texten und Vorhersage von Marktpreisen (Regression)

 

Voraussetzungen

  • Grundlagen Neuronale Netze und CNNs
  • Grundsätzliches Programmierverständnis
  • Python-Kenntnisse sind hilfreich aber nicht notwendig
  • Keine eigene Hardware notwendig (Laptops werden gestellt!)

Ablauf

 

Unsere Trainings starten täglich um 9:00 und enden gegen 17:00 Uhr. Die Kaffee- und Mittagspausen legen unsere Trainer je nach Lernfortschritt mit den Teilnehmern fest. Im Trainingspreis enthalten sind u.a.:

Begrüßungsgetränke (Tee/Kaffee), Erfrischungsgetränke im Trainingsraum, Pausen- und Mittagsverpflegung, Papier und Stifte, freier WLAN-Zugang, Zertifikat über Ihre Teilnahme.

 

 

Anmeldung

Vorregistrierung zum Training

auch ohne konkreten Termin, kann sich ein potenzieller Teilnehmer registrieren
  • Date Format: DD slash MM slash YYYY

 

Inhouse-Schulung

Sie möchten das Training gerne als Inhouse-Schulung buchen? Kein Problem — sprechen Sie uns an, und wir entwickeln ein auf Ihre Anforderungen hin individuell zugeschnittenes Konzept und Angebot. Erste Informationen finden Sie in diesem Info-PDF.

 

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Über Jan Paulus

Dr. Jan Paulus promovierte am Machine Learning and Data Analytics Lab der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und bearbeitete dabei verschiedene Projekte im Bereich der automatischen Bild- und Signalverarbeitung sowie der Psychometrie. Bei ASTRUM IT leitete Jan Paulus zunächst Entwick-lungsprojekte u.a. mit den Schwerpunkten im maschinellen Lernen und der Bildverarbeitung, bevor er sich auf Beratungsprojekte und Schulungs-Workshops zum Thema maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Computer Vision spezialisierte.

Weitere Produkte von Jan Paulus:

Einführung in Neuronale Netze und Deep Learning

nach Anfrage

Uhrzeit:

09:00 - 17:00 Uhr

Dauer:

2 Tage

Ort:

Köln/München


Kontakt

Susanne Herl
Projektmanagerin Seminare
E-Mail: susanne.herl@developer-media.de
Tel. +49 (0)731 880058-835

Über Matthias Weidler

Dr. Matthias Weidler forschte nach seinem Studium am Lehrstuhl für Mustererkennung der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg in Kooperation mit der Siemens Healthcare GmbH und promovierte im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung. Für ASTRUM IT arbeitete Matthias Weidler zunächst als Entwickler für Algorithmen mit dem Fokus Bildverarbeitung und maschinelles Lernen. Mittlerweile liegt sein Fokus auf Schulungs-Workshops und Beratungsprojekten mit den Themenschwerpunkten maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Computer Vision.

Weitere Produkte von Matthias Weidler:

Einführung in Neuronale Netze und Deep Learning

nach Anfrage

Uhrzeit:

09:00 - 17:00 Uhr

Dauer:

2 Tage

Ort:

Köln/München


Kontakt

Susanne Herl
Projektmanagerin Seminare
E-Mail: susanne.herl@developer-media.de
Tel. +49 (0)731 880058-835


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