Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Historie der Entwicklung neuronaler Netze
- Ursprünge und frühe Entwicklungen
- Meilensteine in der Forschung
- Aktuelle Trends und Technologien
Was ist neuronale Programmierung?
- Definition und Konzepte
- Unterschiede zu traditionellen Programmieransätzen
- Anwendungsbereiche und Vorteile
Aufbau neuronaler Netze
- Grundlegende Komponenten (Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen)
- Typen von neuronalen Netzen (z. B. Feedforward, Convolutional, Recurrent)
- Trainings- und Optimierungsmethoden
Maschinelles Lernen
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Beziehung zu neuronalen Netzen
- Anwendungsbeispiele und Methoden
Neuronale Netze mit verschiedenen Programmiersprachen
- Python
- Bibliotheken und Tools (z. B. TensorFlow, PyTorch)
- Praxisbeispiele und Übungen
- C#
- Bibliotheken und Tools (z. B. ML.NET)
- Praxisbeispiele und Übungen
- R
- Bibliotheken und Tools (z. B. Keras, TensorFlow)
- Praxisbeispiele und Übungen
Ausblick und Fazit
- Zusammenfassung der wichtigsten Punkte
- Zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen
Ziele/Bildungsabschluss:
Neuronale Netze bilden das Fundament moderner KI-Systeme. In dieser Weiterbildung vermitteln wir Ihnen fundierte Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze sowie das nötige Wissen, um künstliche neuronale Netze zu programmieren - mit einem klaren Fokus auf praxisorientiertes Machine Learning.
Idealerweise bringen Sie als Teilnehmerin oder Teilnehmer einen IT-Hintergrund oder Programmiererfahrung mit. Dieses Know-how ermöglicht es Ihnen, direkt ins Thema einzusteigen und eigene Machine-Learning-Projekte zu starten.
Sie lernen, wie Sie KI-Modelle strukturiert planen, trainieren und bewerten. Anhand echter Projektbeispiele erfahren Sie außerdem, wie Sie neuronale Netze zielgerichtet in bestehende Geschäftsprozesse integrieren. Dabei kommen etablierte Methoden und Tools zum Einsatz. Datenschutz und ethische Fragestellungen werden ebenso berücksichtigt wie relevante Standards und Normen im KI-Bereich.
Nach Abschluss dieses Machine-Learning-Kurses sind Sie in der Lage, eigene neuronale Netzwerke zu entwickeln, Daten zielgerichtet aufzubereiten und KI-Projekte fachlich kompetent zu begleiten oder umzusetzen.
Nutzen Sie Ihr technisches Know-how, um künstliche neuronale Netze zu programmieren und praxisnahe KI-Lösungen zu gestalten, die Wirkung zeigen.
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundlegende Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt.
Für die praktische Umsetzung der Übungen und die aktive Teilnahme am Online-Seminar benötigen Sie kostenlose Zugänge bei Visual Studio Code, Python 3.x sowie Jupyter-Notebook.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
- Software Engineers
- DevOps-Spezialisten
- Programmierer
- IT-Architekten
- IT-affine MA, die über ausreichend Erfahrung im IT-Kontext verfügen
Seminarkennung:
EX/A52/10506001/28102025-1
