Machine Learning Grundkurs

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Machine Learning Grundkurs

Im Machine Learning Grundkurs erfahren Sie über verschiedene Arten des maschinellen Lernens und den entsprechenden Prozess, vor allem für überwachtes Lernen. Erkunden Sie Algorithmen wie lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und mehr, während Sie lernen, wie man Daten effektiv vorbereitet, visualisiert und darauf trainiert. Tauchen Sie in das Erkennen und Beheben von Trainingsfehlern ein und entdecken Sie die Welt des unüberwachten Lernens.

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Ihre Vorteile auf einen Blick

  • Viel Praxis und sofort anwendbares Wissen für Ihre Projekte

  • Zertifikat bei einer aktiven Teilnahme

  • Kleine Gruppen mit max. 8 Teilnehmern

  • Ihre Trainer sind Experten mit jahrelanger Lehr- und Industrieerfahrung

  • Didaktisch durchdachtes Lernmaterial

  • Kompakt, lebhaft und nachhaltig

NUTZEN

  • Die Grundlagen von Machine Learning verstehen
  • Die wichtigsten Machine Learning Techniken kennen lernen
  • Daten zum Trainieren von Machine Learning Modellen vorbereiten
  • Machine-Learning Modelle auf Ihren Daten trainieren
  • Die Ergebnisse von Machine-Learning Modellen interpretieren

INHALTE

Der Kurs behandelt eine Auswahl folgender Themen:

  • Arten von Machine Learning
  • Der Machine-Learning Prozess (für supervised Learning)
  • Lineare und logistische Regression
  • Vorbereitung der Daten
  • Visualisierung von Daten
  • Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosted Trees
  • Entwerfen eines Trainingsprozesses
  • Finden von Fehlern (Was tun, wenn das Training nicht konvergiert?)
  • Unsupervised Learning

VORKENNTNISSE

Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits Grundkenntnisse in Python haben. Sie sollten mit den grundlegenden Datentypen und Kontrollstrukturen vertraut sein und einfache Programme schreiben können, damit Sie sich auf die Machine-Learning-Techniken konzentrieren können.

Wenn Sie noch keine Programmiererfahrung haben, dann ist unser Python-Grundkurs der richtige für Sie.

BESCHREIBUNG

Unser Praxiskurs Machine-Learning vermittelt Ihnen auf einfache und strukturierte Weise die Grundlagen von Machine Learning und viele konkrete Techniken, die Sie in Ihren Projekten anwenden können. Wir beginnen mit einer Einführung in die verschiedenen Arten von Machine Learning und den Machine-Learning-Prozess. Dann lernen Sie die wichtigsten traditionellen Machine-Learning-Techniken kennen und sehen, wie Sie diese auf verschiedene Arten von Daten anwenden können. Dabei üben Sie auch den Umgang mit den für die Praxis wichtigsten Frameworks wie Scikit-Learn oder XGBoost. Sie lernen, wie Sie Daten für Machine-Learning-Aufgaben vorbereiten und wie Sie die Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen interpretieren und Visualisieren können.

Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, die richtigen Machine-Learning Techniken für Ihre Projekte auszuwählen und diese Techniken erfolgreich auf Ihre Daten anzuwenden.

ABLAUF

Am ersten Tag beschäftigen wir uns mit den Grundlagen von Machine Learning und lernen die wichtigsten Machine-Learning-Techniken kennen. Wir beginnen mit einer Einführung in die verschiedenen Arten von Machine Learning und den Machine-Learning-Prozess. Wir besprechen die Vorgehensweise beim Supervised Learning und sehen uns die Grundlegende Techniken der linearen Regression und logistischen Regression an. An mehreren Beispielen lernen Sie, wie Sie diese Techniken auf Ihre Daten anwenden können.

Bevor eine ML-Technik auf ein Problem angewendet werden kann, ist es notwendig, die vorhandenen Daten zu analysieren, zu bereinigen, zu visualisieren und zu transformieren. Am zweiten Tag beschäftigen wir uns mit diesem weniger glamourösen aber absolut Thema der Aufbereitung der Daten und verwenden die Pandas-Bibliothek um viele konkrete Beispiele zu behandeln. Sie lernen, wie Sie Daten in verschiedenen Formaten laden können, warum es wichtig ist, die Daten für die Verwendung mit Machine-Learning Techniken vorzubereiten, und wie Sie das für verschiedene Arten von Daten konkret realisieren. Wir beschäftigen uns auch mit der Visualisierung von Daten, um ein besseres Verständnis für die Daten zu bekommen und um die Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen zu interpretieren.

Am dritten Tag gehen wir auf einige mächtige Techniken ein, mit denen Sie eine Vielzahl von Machine-Learning Problemen lösen können. Wir beginnen mit Entscheidungsbäumen und sehen welche Vorteile aber auch welche Schwachstellen diese Technik hat. Im Anschluss lernen Sie Random Forests und Gradient Boosted Trees kennen, die die Schwächen von Entscheidungsbäumen zum großen Teil beheben. Sie lernen, wie Sie diese Techniken auf Ihre Daten anwenden können und wie Sie damit Ergebnisse mit hoher Genauigkeit erzielen können. Damit haben Sie enorm mächtige Werkzeuge an der Hand, mit denen nicht nur zahlreiche Machine-Learning Wettbewerbe gewonnen wurden, sondern die auch in unzähligen praktischen Anwendungen erfolgreich eingesetzt werden.

Falls uns noch Zeit bleibt, werden wir auch noch kurz auf das Thema Unsupervised Learning eingehen, mit dem Sie z.B. Cluster in Ihren Daten finden können.

Kursformate

3-tägiger Kurs vor Ort

Der Kurs findet in unsern modernen und top ausgestatteten Schulungsräumen statt. Wir stellen jedem Teilnehmer während der Schulung einen modernen Laptop zur Verfügung. Getränke werden von der Coding Academy zur Verfügung gestellt. Zugang zum Material bekommen Sie spätestens am ersten Tag des Kurses.

3-tägiger Onlinekurs
Der Kurs findet Online statt. Sie benötigen lediglich einen Computer mit Internet-Zugang; für manche Kurse ist es allerdings nötig, dass Sie die verwendete Software installieren; das ist in der Beschreibung des jeweiligen Kurses angegeben. Zugang zum Material bekommen Sie spätestens am ersten Tag des Kurses.

4-Wochen Programm

Ein neues und innovatives Lernkonzept. Mehr Infos dazu hier

Zertifikat

Selbstverständlich erhalten Sie als Teilnehmer an diesem Kurs ein Zertifikat. Voraussetzung dafür ist die komplette Teilnahme an allen Kurseinheiten und Programmier-Aufgaben.

Ihre TRAINER

Dieser Kurs wird von einem der folgenden Trainer durchgeführt:

Dr. Matthias Hölzl
Dr. Matthias Hölzl

Expert: Python, JavaScript, C++ , Machine Learning,

Dr. Kyrill Schmid
Dr. Kyrill Schmid

Expert: Python, Java, Machine Learning, Künstliche Intelligenz

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