Seminare

Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python (2 Tage)

Webinar - DHL Data Science Seminare GmbH

Der Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie dieses Modul auch einzeln besuchen.

Termin Ort Preis*
07.12.2020- 08.12.2020 online 1.065,65
18.01.2021- 19.01.2021 online 1.065,65
08.02.2021- 09.02.2021 online 1.065,65
15.03.2021- 16.03.2021 online 1.065,65
19.04.2021- 20.04.2021 online 1.065,65
17.05.2021- 18.05.2021 online 1.065,65
14.06.2021- 15.06.2021 online 1.065,65

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Data Science
    • Maschinelles Lernen
    • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
    • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
      • Natural Language Processing (NLP)
      • Bilderkennung
      • Predictive Maintenance
      • Prozessindustrie
      • Logistik
  • Intensivkurs Python
    • Einführung in Python: list, array, loops, functions, classes, plotting
    • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
    • Data Science mit Python: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
    • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
  • Methoden des Maschinelles Lernen
    • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
    • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
  • Data-Science-Zyklus
    • Datenverständnis und Vorbereitung
    • Aufsetzen des Data-Science-Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
    • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
    • Evaluation des Algorithmus
    • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage, 9-17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:

Am Ende des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python werden Sie

  • die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
  • vorhandene Daten mit Python und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der Python-Pakete Scikit-Learn und Keras/Tensorflow),
  • die Programmiersprache Python und den wissenschaftlichen Rechenstapel von Python zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind und
  • ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.
Teilnahmevoraussetzungen:

Für das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie Python, Matlab oder R.

Technische Voraussetzungen:

Bei unseren Online-Seminaren sitzen Sie an Ihrem Arbeitsplatz – sei es in einem Büro, in einem Unternehmen, im Home-Office oder im Hotel. Sie nehmen an einem Live-Online-Training teil, der vom Ablauf und der Qualität unseren Präsenztrainings entspricht. Der Dozent führt in die Themen ein, beantwortet die Fragen der Teilnehmer und geht in den Übungsrunden auf jeden Teilnehmer persönlich ein. Es gibt eine Vielzahl digitaler Hilfsmittel wie Whiteboards, persönliche Chats mit dem Dozenten, Kanäle mit Unterrichtsmaterialien usw. Mit der heutigen Technik kommt das Präsenz-Seminar zu Ihnen ins Büro. Ein Teilnehmer unserer Kurse schreibt: „Obwohl ich wegen Online Seminar sehr skeptisch gegenüber stand, kann ich dem Dozenten wirklich nur dafür gratulieren, wie gut dieser dieses Seminar umgesetzt hat. Dies könnte man wohl auch nicht besser bei einer Vorort-Schulung machen. Daher kann ich dieses Seminar nur wirklich sehr empfehlen.“ Lesen Sie weitere Rezensionen unserer Teilnehmer unter https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/.

  • Sie benötigen zur Teilnahme an dem Online-Seminar einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1 MBit/s).
  • Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten (Windows Remote Desktop).
  • Bei Verwendung eines Laptops: Testen Sie die Funktionsfähigkeit von Kamera, Mikrofon und Lautsprecher. Bei Verwendung eines PCs: Schließen Sie eine Webcam und Lautsprecher an und testen Sie deren Funktionen. Ein Headset wäre empfehlenswert, wenn auch nicht notwendig, wenn vorhandene Geräte funktionieren.
  • Sie können mit einem Gerät/Bildschirm teilnehmen und in gedruckte Unterlagen schauen. Von Vorteil wäre die Verwendung von zwei Geräten/Monitoren: Auf dem einen Gerät/Monitor (z. B. Laptop oder Tablet) sehen Sie die Präsentation des Dozenten oder Unterrichtsmaterialien. Auf dem anderen Gerät/Monitor (z. B. PC oder Laptop) können Sie parallel dazu das Gelernte direkt anwenden und Übungsaufgaben lösen.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
  • Rahmen: 2 Tage mit 16 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
  • Videokonferenzsoftware: MS Teams, WebEx oder Zoom
Material:
  • multimedialer Online-Unterricht
  • umfangreiche Online-Materialien
  • persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
  • ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten
Förderung:
Bildungsscheck, Bildungsprämie, kein Bildungsgutschein
Zielgruppe:

Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen. Entscheider, die wissen möchten, was alles nötig ist, um ein erstes Projekt zu starten oder ein Data Science Team aufzubauen.

Seminarkennung:
KIP
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