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Fachkurs: MF22-H11 - Einführung in maschinelles Lernen mit Python

Voraussetzungen: Halbwochenkurs mit praktischem Anteil: für die Programmieraufgaben sind erste Programmiererfahrungen mit Python sinnvoll. 

Tageskurs: keine Vorkenntnisse nötig

Teilnehmerinnen: 15

Credit Point (ECTS): 1, Benotung möglich

Spezielle Anforderungen: Nur im Fall des Halbwochenkurses: Die Teilnehmerinnen benötigen auf ihren Laptops Python 3 sowie eine geeignete IDE (z.B. Spyder, Pycharm) für die betreuten Programmieraufgaben (für Tageskurs kein Laptop der Teilnehmerinnen nötig)

 

Maschinelles Lernen bezeichnet eine Kategorie von Algorithmen, die dafür genutzt werden, künstliche Intelligenz in der Praxis umzusetzen. Dieses höchst innovative Forschungsfeld gewinnt für die verschiedensten Anwendungsgebiete zunehmend an Bedeutung. Insbesondere durch die rasanten Fortschritte auf dem Gebiet des Deep Learnings in den letzten Jahren wurde diese Entwicklung noch weiter beschleunigt. Ziel des Kurses ist, einen Überblick über das Themenfeld des maschinellen Lernens zu bekommen. Dabei wird zunächst darauf eingegangen, wie maschinelles Lernen allgemein umgesetzt werden kann und welche Schritte zur Implementierung eines erfolgreichen maschinellen Lernsystems nötig sind. Anschließend wird ein Überblick über verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und deren Funktion gegeben. Auch praktische Fragen, beispielsweise zur Auswahl eines Algorithmus, der Datenvorverarbeitung und Evaluation der Ergebnisse, werden angesprochen. Durch die betreute Implementierung kleinerer Aufgaben aus den besprochenen Themenfeldern in Python kann das Gelernte direkt in die Praxis umgesetzt werden.

Kategorie

  • Halbwochenkurs (Di - Do)

Datum

22.–24.02.2022

Ort

Online
Online

Dozentin

Annika Liebgott, M.Sc., Universität Stuttgart, ISS

M.Sc. Annika Liebgott, bis 2016 Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik mit Schwerpunkt Signalverarbeitung und Kommunikationssysteme an der Uni Stuttgart. Seit 2016 Promotion auf dem Gebiet maschinelles Lernen für medizinische Bildverarbeitung an der Universität Stuttgart in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Tübingen. Schwerpunkt der Forschung liegt auf dem Einsatz verschiedener maschineller Lernverfahren für unterschiedliche Fragestellung aus dem Bereich der Analyse medizinischer Bilder mit Fokus auf den Vergleich merkmalsbasierter Klassifikationsverfahren mit Deep Learning.

Preis für Berufstätige

€ 240,00

Preis für Teilzeitkräfte bis 50%

€ 120,00

Ermäßigter Preis

€ 40,00

Preis für Berufstätige 20% Rabatt

€ 192,00

Genaue Kurszeiten:

Di, 22.02.2022
09.00 - 11.15
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30

Mi, 23.02.2022
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30

Do 24.02.2022
09.00 - 10.30

Mögliche Zahlungsarten

  • per Rechnung

Zielgruppen

  • Arbeitssuchende
  • Berufstätige
  • Studentinnen

Veranstalter

Netzwerk F.I.T (mf)

Freie Plätze

8

Anmeldung

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