Unlocking AI
Praxisorientiertes Training in Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
Die Schulung
Die Schulung ist ein 2-tägiges, von einem unserer Consultants geführtes remote-Training und bietet eine umfassende Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz. Theoretische Konzepte werden vorgestellt, um das Verständnis der Implementierung von Anwendungsfällen mithilfe künstlicher Intelligenz zu fördern. Die Theorie wird durch praktische Übungen begleitet, die während der Schulung stattfinden, und relevante praxisbezogene Fragestellungen werden umfassend behandelt.
Die Trainer
Die Trainer sind erfahrene Consultants im Bereich Search & Analytics. Außerhalb von Schulungen und Workshops realisieren sie viele Projekte in verschiedenen Branchen. Das theoretische Wissen veranschaulichen sie Ihnen mit Hilfe von Best Practice Beispielen. Sie sorgen dafür, dass alle Inhalte verständlich vermittelt werden. Während der Schulung beantworten die Trainer auch gerne Ihre konkreten Fragen und unterstützen Sie bei Ihren Herausforderungen in den Bereichen Machine Learning und Künstliche Intelligenz.
Das Ziel
Diese Weiterbildung behandelt Themen von traditionellem Machine Learning bis hin zu Deep Learning und neuronalen Netzen. Auf diese Weise versetzt Sie das Training in die Lage, die notwendigen Werkzeuge und Kenntnisse zu erwerben, um in diesen spannenden Bereichen erfolgreich zu sein.
Das Training ermöglicht es Ihnen, die theoretischen Inhalte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Von den KI Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen wird alles umfassend behandelt.
Der Kurs ist daher sowohl für Einsteiger als auch für Personen, die bereits erste Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz gesammelt haben und ihre Kenntnisse vertiefen möchten, geeignet.
Die nächsten Termine
Inhalte der Schulung
Tag 1:
- Erläuterung der Begriffe: Data Science-Machine Learning-Deep Learning-Künstliche Intelligenz
- Data Science: Modelle, Aufgaben, Anwendungsfälle und Mythen im Bereich Data Science
- Machine Learning: Modelle, Traditionelles maschinelles Lernen, überwachtes-unüberwachtes-bestärktes Lernen, Regression (lineare und logistische), Clustering (kmeans), Crashkurs Python
- Daten und Big Data: Arten von Daten, Big Data, Architektur & Konzeption, Datenanalyse
Tag 2:
- Deep Learning: Künstliche neuronale Netze, Funktionsprinzipien, Architekturen: Convolutional neural network(CNN), Recurrent neural network (RNN), Long short-term memory (LSTM)
- Transformers, Large Language Models(ChatGPT): Natural language Processing, Foundation Models, Large Language Models (LLMs), GPT-ChatGPT, Fine Tuning
- Künstliche Intelligenz: Starke vs Schwache KI, Meilensteine der Künstlichen Intelligenz, Wahrscheinlichkeiten (Satz von Bayes)
- KI Anwendungen: Semantische Suche, Text Mining, Automatisierte Vertragsanalyse, Sentiment Analyse, Vorhersagemodel
- Machine Learning Use-Cases: Churn-Vorhersagen, personalisierte Recommendations, Anwendungen
Ihre Vorteile
Die Theorie wird strukturiert anhand von Beispielen vermittelt
Praktische Übungen festigen das Gelernte
Effektives Lernen durch gut strukturierte Schulungsunterlagen und praxisnahe Übungen
Die Trainer sind selbst in Projekte involviert und können Fragen aus der Praxis beantworten
Kleine Gruppengrößen stellen sicher, dass Platz für individuelle Themen bleibt
Möglichkeit, sich auch mit anderen KI-Begeisterten auszutauschen
Ihr Trainer
Lazaros Koutsianos
… hat sich während seines Studiums an der Ludwig-Maximilians-Universität in München umfangreiche Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Machine Learning angeeignet. Im Rahmen seiner Bachelorarbeit hat er mit großen Datenmengen gearbeitet und Machine Learning Modelle an Daten verschiedener Sprachen (unter anderem Brasilianische, Portugiesisch und Hindi) angewendet. Während seines Studiums arbeitete er bereits als Werkstudent im Verlagswesen und hat dort vielfältige Tätigkeiten und Verantwortungen sowohl in der Programmierung als auch der Kundenbetreuung übernommen. Seit Januar 2024 ist er Mitglied des Search & Analytics Teams bei der SHI GmbH. Lieblingsdateiformat: .py und .txt.
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Stornobedingungen für Classroom Trainings
PREIS PRO TICKET
1.545.- EUR zzgl. MwSt.
DAUER / UHRZEIT
2 Tage von 09:00 - 17:00
ORT
Virtual Classroom Training /
für Schulungen in München:
ecos office center München
Landsberger Str. 155
80687 München
TRAINER
ZAHLUNGSART
per Rechnung - fällig bei Schulungsbeginn
Häufige Fragen
Um an der Schulung teilzunehmen, sind keine umfangreichen Vorkenntnisse erforderlich. Unser Kurs ist so gestaltet, dass sowohl Einsteiger als auch Fortgeschrittene alle notwendigen Grundlagen und weiterführenden Konzepte verständlich vermittelt bekommen. Sollten Sie bereits Erfahrungen mit Python gesammelt haben oder an einem KI-Projekt beteiligt gewesen sein, wird Ihnen dies helfen, den Schulungsinhalt schneller zu verstehen und praktisch anzuwenden. Auch ohne diese Erfahrungen werden Sie jedoch in der Lage sein, den Kurs erfolgreich abzuschließen.
Unsere Trainings finden derzeit hauptsächlich remote statt. Sie können von überall aus teilnehmen. Sie brauchen lediglich einen Internetzugang.
Trainings in Präsenz finden in München statt und sind entsprechend gekennzeichnet.
Nein, Sie müssen nichts Besonderes im Voraus installieren. Die Übungen werden in Google Colab durchgeführt, einer cloudbasierten Umgebung für Python-Programmierung. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie Zugang zu Google Colab haben und es öffnen können. Alle benötigten Python-Module oder -Pakete werden während der Schulung installiert, je nach den Anforderungen der jeweiligen Aufgabe. So können Sie sich ganz auf das Lernen konzentrieren, ohne sich um technische Details kümmern zu müssen.
Die Unterlagen sind auf Deutsch, die gesprochene Sprache ist ebenfalls Deutsch.
Nach der Anmeldung erhalten Sie von uns innerhalb von 1-2 Werktagen die Bestätigung über Ihre Anmeldung. Etwa eine Woche vor dem Training senden wir Ihnen die Zugangsdaten für das Meetingtool.
Es handelt sich um ein zweitägiges Training. Die Schulungstage beginnen jeweils um 9 Uhr und enden gegen 17 Uhr. Mittags wird eine größere Pause vorgesehen und zwischendurch wird immer wieder durch kleine Pausen aufgelockert.
Sie treffen Ihren Trainer und die anderen Teilnehmenden in einem Zoom-Meeting. Darüber findet die Kommunikation statt und die Vortragsfolien für die Theorie-Teile werden hier gezeigt. Für die praktischen Übungen reicht es, wenn Sie sicherstellen, dass Sie Zugang zu Google Colab haben. Die Übungsanleitungen erhalten Sie als PDF vom Trainer. Theorie und Praxis finden über die Tage verteilt abwechselnd statt.
Noch Fragen?
