Machine Learning Praxisschulungen

Fraunhofer Akdb PTB Kinexon Bundesagentur für Arbeit TU Kaiserslautern SWM Safran

Maßgeschneiderte Machine Learning Schulungen

Arbeitet Ihr Team regelmäßig mit Machine Learning-Algorithmen und Modellen? Wenn ja, haben wir genau das Richtige für Sie! Maßgeschneiderte Schulungen auch für Machine Learning-Spezialisten und Entwickler. Optimieren Sie Ihre KI-Projekte auf höchstem Niveau. Dank individueller Module können Ihre Data-Scientist- und KI-Teams maßgeschneiderte Schulungen erhalten.

Wir finden sicher die optimale Kombination für die Bedürfnisse Ihres Teams. Bringen Sie alle Fragen mit. Wir nehmen uns gerne die Zeit, Sie individuell zu beraten.

Alle Kurse live

In der Academy oder online

Ihre Team-Vorteile auf einen Blick

  • Maßgeschneiderte Themen

  • Flexible Termine und Formate

  • Erfahrene Trainer mit Lehrdidaktik

  • Zertifikat bei einer aktiven Teilnahme

  • Didaktisch durchdachtes Lernmaterial

  • Praxisorientiert, kompakt und lebhaft

Machine Learning Themen und Module

Kurz vorweg: Jedes Themengebiet kann auf Wunsch vertieft werden. Ihre Bedürfnisse haben Vorrang. Sie entscheiden, was Ihr Team benötigt. Wir erstellen das Konzept. Falls Ihr Team nur einen Überblick haben will, dann können Sie relativ viele Themen auswählen. Allerdings wird es dem Team danach wahrscheinlich relativ schwer fallen, das Gelernte in der Praxis umzusetzen.

Wenn Sie also mit Python ernsthaft und seriös arbeiten möchten, dann ist es unserer Erfahrung nach besser, wenn Sie wenige Themen auswählen und wir diese dafür in der Schulung tiefgehend und gründlich besprechen und ausreichend viele Praxis-Workshops machen. Hier gilt in der Tat „weniger ist mehr!“. Am besten können wir gemeinsam in einem Beratungsgespräch identifizieren, welche Themen für Ihr Team und Ihre Projekte zielführend sind.

Wir predigen keine Theorie, wir lösen Probleme! Holen Sie das Maximum an Wissen für Ihr Team heraus. Stellen Sie die Themen gemäß Ihrer Vorkenntnisse und Bedürfnisse, je nach Projekt, zusammen. Denn individuelles Lernen bringt den gewünschten Erfolg!

Machine-Learning Techniken

Sehr stark vereinfacht gesagt lassen sich klassische Techniken gut für tabellarische oder strukturierte Daten einsetzen, während Deep-Learning Techniken besser für Probleme geeignet sind, die Bild-, Text-, oder Sprachdaten verarbeiten.

Bein den Deep Learning Techniken ist es zudem Stand der Technik, die Modelle nicht von Grund auf selber zu entwickeln sondern sogenannte vortrainierte Modelle einzusetzen. Für die meisten Anwendungsfälle empfehlen wir den Schwerpunkt des Kurses auf den Umgang mit vortrainierten Modellen zu legen und nicht auf das Erstellen eigener Modelle.

Grundlagen und traditionelle Techniken

Wenn Ihr Team noch keine Erfahrung mit Machine-Learning Techniken hat empfiehlt es sich, einige der Grundlagen und der traditionellen Techniken an relativ einfachen Beispielen zu besprechen, damit Sie eine solide Basis für die spätere Arbeit an komplexeren Problemen haben.

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

Deep Learning Techniken

Mit den folgenden Themen kann Ihr Team sein Wissen über das Erstellen von Deep-Learning Modellen auf das nächste Level bringen:

  • Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen
  • Das Mehrlagige Perzeptron (Fully Connected Net)
  • Konvolutionsnetze
  • Rekurrente Netze (LSTM, GRU)
  • Verbesserung von Netzwerkarchitekturen
  • (Skip Connections, Dropout, Regularisierung,…)
  • Attention-Mechanismen
  • Die Transformer Architektur

Vortrainierte Modelle

Für viele praktische Probleme bietet sich die Arbeit mit vortrainierten Modellen an:

  • Vortrainierte Modelle für Bildverarbeitung
  • Vortrainierte Modelle für Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Hugging Face Hub, Transformers und Datasets
  • Das Haystack Framework für Suchmaschinen

Deep Learning Pakete

Die folgende Liste enthält nur eine Auswahl der zahlreichen Python-Bibliotheken, die Sie zur Lösung von Machine-Learning Problemen einsetzen können. Typischerweise richtet sich die Auswahl der Bibliotheken, die in einer Schulung besprochen werden nach den gewünschten Anwendungsgebieten und Techniken, aber es ist natürlich auch möglich, eine Schulung zu einer spezifischen Python-Bibliothek durchzuführen, in die sich Ihr Team tiefer einarbeiten will.

  • Grundlegenden Bibliotheken
  • Mathematik/lineare Algebra: NumPy
  • Tabellarische Daten: Pandas
  • Visualisierung: Matplotlib, Seaborn
  • SciPy (für Statistik und Scientific Computing)
  • Statsmodels (für Statistik und Forecasting)
  • Scikit-Learn (für Datenaufbereitung und Machine Learning)
  • XGBoost: (für Machine Learning mit Gradient Boosted Trees)
  • LightGBM: (ähnlich XGBoost, aber für manche Anwendungen effizienter)
  • Deep Learning/GPU Computing
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Transformers
  • Datasets (von Huggingface)
  • Haystack
  • Pmdarima (Zeitreihenanalyse)
  • Streamlit für Dashboards

Effektives Arbeiten als Team

Diese Module behandeln Techniken, die helfen die Arbeit im Team produktiver zu machen und die Qualität der resultierenden Software zu verbessern.

Folgende Schwerpunkte beinhaltet das Modul: Effektives Arbeiten als Team

  • Versionskontrolle (Git)
  • Docker
  • Continuous Integration (CI)
  • Workflows: Issue Tracking, Pull/Merge Requests
  • Beispiel: Arbeit mit einer lokalen GitLab Instanz in Docker
  • Kubernetes
  • Elasticsearch/Kibana (OpenSearch/Dashboards)

Ihre Trainer

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

Prof. Dr. Peer Kröger
Prof. Dr. Peer Kröger

Expert: Künstliche Intelligenz, Data Science, Python, Java

Prof. Dr. Gefei Zhang
Prof. Dr. Gefei Zhang

Expert: Data Mining, Machine Learning, Java, Python

Fragen und Antworten zur Machine Learning Schulung

Welche Kursformate gibt es?

3-tägiger Kurs vor Ort bei der Coding Academy

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 Inhaus-Schulung vor Ort bei Ihnen

Gerne kommen auch unsere Trainer zu Ihnen, wenn dies von Ihrer Seite ausdrücklich erwünscht ist und Sie für die Schulung einen guten Schulungsraum und die notwendige Infrastruktur haben.

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

Wie läuft der formale Prozess ab (Bestellung, Schulung, Rechnung)?

  • Wenn Sie sich für eine Schulung interessieren, kontaktieren Sie uns am besten, damit wir die fachlichen Themen abklären können.
  • Falls Sie die Schulung bei uns absolvieren möchten, lassen wir Ihnen gerne ein unverbindliches Angebot zukommen.
  • Falls das Angebot Ihnen zusagt, nehmen Sie dieses an (eine kurze Zusage per E-Mail reicht aus).

  • Sollten Sie eine Auftragsbestätigung benötigen, schicken wir sie Ihnen gerne zu.
  • Danach finden wir gemeinsam einen Termin, der für Ihr Team gut passt.
  • Bei Online Schulung stellen wir Ihnen den Link zur Verfügung: MS-Teams, BBBServer oder Zoom.
  • Ein paar Tage nach der Schulung erhalten Sie eine Rechnung mit einem Zahlungsziel von zwei Wochen.

  • Bei aktiver Teilnahme an der Schulung erhalten die Teilnehmer/innen ihre Zertifikate nachträglich per E-Mail.

Erhalten Absolventen der Machine Learning-Kurse ein Zertifikat?

Selbstverständlich erhalten Sie als Teilnehmer an einem Machine Learning-Kurs ein Zertifikat. Voraussetzung dafür ist die komplette Teilnahme an allen Kurseinheiten und Programmier-Aufgaben und die erfolgreiche Programmierung eines kleinen Abschlussprojektes. Das allerdings wird Ihnen nach einem intensiven Machine Learning-Kurs mit Sicherheit mehr Freude als Stress bereiten.

Was zeichnet Kurse bei der Coding Academy aus?

  • Individuell: wir gehen gezielt auf Sie ein und berücksichtigen Ihre Vorkenntnisse, Wunschthemen und Schwerpunkte
  • Von Experten nach der RAED-Lehrmethode® entwickelt
  • Kompakt, lebhaft und unterhaltsam
  • Strukturiert und leicht verständlich
  • Viel Praxis: Sie können die im Kurs erlernten Kenntnisse sofort anwenden
  • Theorie auf das Wesentliche optimiert
  • Viele Beispiele und Aufgaben, deren Schwierigkeitsgrad linear ansteigt
  • Kleine Gruppen: max. 8 Teilnehmer im 3-Tages-Kurs; max. 15 Teilnehmer im Online-Coaching
  • Hochqualifizierte Trainer mit bis zu 30 Jahren Erfahrung in Industrie und Lehre an deutschen Hochschulen und Universitäten
  • Bei vor Ort Schulungen stellen wir den Teilnehmern moderne Laptops ohne Zusatzkosten zur Verfügung

Kundenstimmen

Wir danken unseren Kunden für ihr Vertrauen.

Wenn mich unsere Mitarbeiter/innen bezüglich Schulungen im Coding- und Clean Code- Bereich ansprechen, gibt es mittlerweile nur noch einen Ansprechpartner und das seid natürlich Ihr: die Münchner Coding Akademie! Bei Euren Kursen habt Ihr mit einer super Leistung und toller Kommunikation gepunktet, unsere Mitarbeiter/innen sind happy und lernen viel, besser kann es doch nicht sein!

Herr Tim Stuckmann,
VW

Astrid Elbe

Meine gemeinsamen Projekte mit der Coding Akademie verliefen sehr erfolgreich und absolut zuverlässig. Der Kurs-Katalog umfasst die momentan in Unternehmen am meisten relevanten Programmiersprachen. Vor allem die Kurse zur Verbesserung der Softwarequalität und Produktivität sind hervorzuheben. Ich kann die Coding Akademie als sehr kompetent, flexibel und professionell weiterempfehlen.

Dr. Astrid Elbe,
Vice President Aviat Networks und ehemalige Managing Director Intel Labs Europe

Hier bleibt keine Frage offen!

Wir nehmen uns sehr gerne Zeit für Sie. Nutzen Sie unser Kontaktformular für eine schriftliche Kontaktaufnahme. Unser Team antwortet rasch und spätestens innerhalb von 24h. Bei fachlichen Fragen und zur Klärung der Schwerpunkte, die für Ihr Team zielführend sind, vereinbaren Sie einen Termin für ein unverbindliches Beratungsgespräch!