Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Thinking Kurse

Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Thinking

Entschlüsseln Sie die Feinheiten künstlicher neuronaler Netze und tauchen Sie tief in die Welt des maschinellen Lernens und Deep Thinking ein.

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Dieser Intensivkurs bietet eine umfassende Einführung in modernste neuronale Netzwerkmodelle, die grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens und fortgeschrittene Deep-Learning-Konzepte. Er ist ideal für Teilnehmer mit einem soliden mathematischen Fundament und verspricht eine transformative Reise von der Theorie zur Anwendung.

Was werden Sie lernen?

Verbessern Sie Ihr Verständnis für neuronale Netze, maschinelles Lernen und Deep Thinking.

In diesem dreitägigen Intensivkurs werden Teilnehmer mit einer Leidenschaft für KI:Neuronale Netze entmystifizieren: Verstehen Sie die biologischen Inspirationen und die künstlichen Anpassungen.

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Grundlagen des maschinellen Lernens: Eintauchen in die Kernprinzipien, vom PAC Learning Framework bis zu Support Vector Machines.
Tiefes Eintauchen in Deep Learning: Übergang von grundlegenden neuronalen Netzwerkmodellen zu fortgeschrittenen Deep Learning-Techniken, einschließlich Faltung, Pooling und Sparse Coding.
Anwendungen in Hülle und Fülle: Entdecken Sie praktische Anwendungen und erleben Sie, wie diese Konzepte in realen Szenarien lebendig werden.
‍Praktische Einblicke: Lernen Sie die besten Praktiken und Designüberlegungen kennen, um diese Modelle in realen Aufgaben zu implementieren.

Anforderungen:

Ausgeprägtes Verständnis für Mathematik.
Grundlegendes Verständnis von Statistik.
Optional: Vertrautheit mit Programmierkonzepten ist von Vorteil.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

1. Grundlagen der Künstlichen Neuronalen Netze (ANN)

Biologische vs. künstliche Neuronen: Eine vergleichende Analyse
Kernkomponenten und Aktivierungsfunktionen von ANNs
Erkundung verschiedener Netzwerkarchitekturen und ihrer Verwendungen

2. Tiefes Eintauchen in die Lernmechanismen

Vektor-, Matrix-Algebra und State-Space-Konzepte
Techniken der Fehlerkorrektur, des speicherbasierten, hebbschen und kompetitiven Lernens

3. Enträtseln der Schichten: Von Perceptrons zu Feedforward ANNs

Perceptron-Konvergenz und Beschränkungen
Das Verständnis der mehrschichtigen Feedforward-Netzwerke
Der Backpropagation-Algorithmus: Training, Konvergenz und praktische Einblicke

4. Radiale Basisfunktionsnetze und kompetitives Lernen

Mustertrennbarkeit, Regularisierung und Interpolationstechniken
Clustering, Lernvektorquantisierung und Merkmalskarten

5. Unscharfe neuronale Netze: Überbrückung von Ungewissheit

Grundlagen von Fuzzy-Mengen, Logik und ANN-Designs

6. Maschinelles Lernen: Grundlagen

PAC-Lernen, deterministische vs. stochastische Szenarien und Modellauswahl
Eintauchen in Support Vector Machines, Kriging, PCA und Kernel PCA
Die Rolle und Auswirkung von Reinforcement Learning

7. Deep Learning: Fortgeschrittene Konzepte und Techniken

Logistische Regression, Sparse Autoencoder und Vektorisierung
Vertiefung in Faltung, Pooling, Sparse Coding und unabhängige Komponentenanalyse

8. Anwendungen: Implementierung in der realen Welt, Vorteile und Herausforderungen von Neuronalen Netzwerkmodellen.

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

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Level:

Intermediate

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

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Was werden Sie lernen?

Anforderungen:

Kursübersicht*:

1. Grundlagen der Künstlichen Neuronalen Netze (ANN)

2. Tiefes Eintauchen in die Lernmechanismen

3. Enträtseln der Schichten: Von Perceptrons zu Feedforward ANNs

4. Radiale Basisfunktionsnetze und kompetitives Lernen

5. Unscharfe neuronale Netze: Überbrückung von Ungewissheit

6. Maschinelles Lernen: Grundlagen

7. Deep Learning: Fortgeschrittene Konzepte und Techniken

8. Anwendungen: Implementierung in der realen Welt, Vorteile und Herausforderungen von Neuronalen Netzwerkmodellen.

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