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Data Science Bootcamp in Python, Machine Learning und Datenaufbereitung in 5 Tagen

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Python für Data Science und Machine Learning: In diesem 5-tägigem Intensivseminar lernen Sie wie Sie Python für Data Science / Data Mining Projekte anwenden können, auch unter Hinzunahme von Machine Learning Algorithmen. Python Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt, Vorerfahrung in einer anderen Programmiersprache sind aber notwendig. Am Ende des Seminars haben Sie ein theoretische Verständnis für Data Sciene und Machine Learning Verfahren und können Data Science Analysen mit dem Python Paket pandas erstellen und Machine Learning Algorithmen (mit dem Paket scikit-learn) auf ihren Daten trainieren und die Ergebnisse evaluieren. Plots und Grafiken werden mit den Python Paketen seaborn und matploblib erstellt. ‒ +

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Programmieren mit R für Anfänger + Tidyverse Grundlagen

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Durch einen starken Fokus auf die praktische Anwendung und das eigenständige Programmieren gewinnen die Teilnehmer schnell an Sicherheit im Umgang mit R. Neben der Datenanalyse mit R umfasst unser Seminar eine umfassende Einführung in die Nutzung von R und RStudio, angefangen bei einer ersten Orientierung bis hin zur vertieften Bedienung dieser mächtigen Tools. Sie werden lernen, wie man Pakete installiert, Variablen zuweist, Skripte ausführt und mit den Hauptdatenstrukturen in R arbeitet. Ein tieferer Einblick in das dplyr-Paket aus dem tidyverse lehrt Sie, effizient mit Daten zu arbeiten und diese zu modifizieren. Das Seminar zeichnet sich durch einen interaktiven Ansatz aus, der genügend Raum für Fragen, Experimentieren und Code-Schreiben lässt. ‒ +

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Deep Learning in Python mit Tensorflow (Keras) für KI Bilderkennung

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Keras (Tensorflow) für Bilddaten: Dieses dreitägige Seminar führt Sie in das Thema Deep Learning mit Anwendungen in der Bildverarbeitung ein. Jedem Teilnehmer steht dabei eine high-performance GPU (NVIDIA Tesla P100) in der Cloud zur Verfügung. Der Fokus des Kurses liegt auf Deep Learning Algorithmen für die Bildverarbeitung. Es werden folgende drei, häufig in der Industrie vertretene Anwendungsfälle, behandelt: Klassifikation von Bildern, Semantische Segmentierung und Objektdetektion mit Bounding Boxes. Sie lernen die Neuronale Netzwerk Klassen Multi-Layer Perceptron (MLP) und Convolutional Neural Network (CNN) kennen. Zudem präsentieren wie Ihnen die bekanntesten Neuronalen Netzwerkstrukturen (VGG, Goog LeNet, Res Net, ) und erläutern Ihnen, wie Sie die derzeit in der Literatur am best performante Netzwerkstruktur für Ihr Problem finden und ggfs. auch Keras Code dafür. ‒ +

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KI: Neuronale Netze; Deep Learning mit Python in Tensorflow (Keras)

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Sie lernen die Neuronale Netzwerk Klassen Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short Term Memory (LSTM) kennen. Zudem präsentieren wie Ihnen die bekanntesten Neuronalen Netzwerkstrukturen (VGG, Goog LeNet, Res Net, ). Die verwendete Programmiersprache ist Python mit dem Framework Keras / Tensorflow. Der Kurs ist praxisorientiert mit vielen Übungsaufgaben. Die Bearbeitung der Übungsaufgaben erfolgt in der Python Umgebung Jupyter Notebook. Behandelte Themen in dieser Schulung: Grundlagen von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI); Daten Vorbereitung (Normalisierung, Train-Valid-Test Split, One-hot encoding); Multi-Layer-Perceptron (MLP) in Keras/Tensorflow (Neuronales Netz); Ein Netzwerk trainieren und auf neue Daten anwenden; Convolutional Neural Network (CNN); Keras Callbacks (Early Stopping, Model Checkpoint); Klassifizierung von Bildern; Deep Learning für Text- und Sequenzdaten; Recurrent Neural Network (RNN) und LSTMs; Fine-Tuning. ‒ +

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Machine Learning Kurs Python mit scikit-learn und Jupyter Notebooks

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Machine Learning in Python mit scikit-learn: Dieser Kurs führt in das Thema Machine Learning ein und erläutert, wie Sie supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen mit dem Python Modul scikit-learn programmieren und trainieren können. Zu Supervised Learning (überwachtes Lernen) werden die Algorithmen gezählt, die mit gelabelten Daten trainiert werden, wie z.B. Klassifikation. Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) dagegen verwendet ungelabelte Daten. Dort wird z.B. versucht Gruppen oder Muster in den Daten zu erkennen. Behandelte Themen in dieser Schulung: Grundlegendes über Maschinelles Lernen; Lineare Regression (mit scikit-learn); Logistische Regression (mit Stats Models); Entscheidungsbaum (mit scikit-learn); Ensemble Methods (+ Ada Boost); Weitere Machine Learning Algorithmen: K-Nearest Neighbor, Einfaches neuronales Netz; Hyperparameter Tuning und Kreuzvalidierung; Algorithmen zum Clustering (K-means Clustering und DBScan). ‒ +

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Data Science in R, Tidyverse und dplyr

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Beschreibung: Grundlagen von R für data analytics und Machine Learning: Dieses Grundlagenseminar führt in die Programmiersprache R für Data Science ein und erläutert die Grundkonzepte von Data Science / Data Mining. Der Schwerpunkt des Seminars liegt in der praktischen Umsetzung in der Sprache R. Das benötigte theoretische Wissen wird auf anschauliche und intuitive Weise vermittelt, ohne sich in langatmige wissenschaftliche Diskurse zu verlieren. Ziel der Schulung ist es Sie zu befähigen, eigenständig erste Daten Analysen durchzuführen und Algorithmen des Maschinellen Lernens für die Datenanalyse anwenden zu können. Behandelte Themen in dieser Schulung: Entwicklungsumgebung (IDE) RStudio; Grundlagen von R; Wichtige Datenstrukturen in R; Das data.table Paket in R; Daten einlesen und rausschreiben; Datenmanipulation; Kontrollstrukturen (Control Flows) (for loop, if-else, while, Funktionen); Datenvisualisierung mit ggplot2; Berechnung von Statistiken im data.table; Machine Learning Überblick; Machine Learning Algorithmen (Lineare / Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, K-Means); Kreuzvalidierung (cross-validation); ROC curve und AUC. ‒ +

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Data Science in Python, Pandas für Datenanalyse und scikit-learn für Machine Learning

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Grundlagen von Python und Machine Learning: Die Schulung "Data Science in Python" vermittelt die Grundlagen um Python erfolgreich für Data Science / Data Mining / Datenanalysen anzuwenden und führt in das Thema Machine Learning ein. Der Schwerpunkt des Seminars liegt in der praktischen Umsetzung der Algorithmen in der Programmiersprache Python. Auf anschauliche und intuitive Weise wird das benötigte theoretische Wissen vermittelt, ohne sich in langatmige wissenschaftliche Diskurse zu verlieren. Unser Ziel ist es Sie schnell zu befähigen, eigenständig erste Daten Analysen durchzuführen und Algorithmen des Maschinellen Lernens für die Datenanalyse anwenden zu können. Der Code wird in der; für Anfänger leicht zugänglichen; Entwicklungsumgebung (IDE) Spyder geschrieben. ‒ +

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KI für Manager

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Zielgruppe sind Manager und Entscheidungsträger. Sie werden die Bereiche Maschinelles Lernen, Deep Learning und Reinforcement Learning kennen lernen. Wir zeigen Beispiele in denen KI schon heute erfolgreich eingesetzt wird und erklären die derzeitigen Herausforderungen und Grenzen bei der Verwendung von KI Algorithmen. Da Neuronale Netze (Deep Learning Algorithmen) derzeit die meist verwendete Algorithmusklasse ist und Daten-getrieben ist, werden wir auch auf das Thema Daten eingehen. Das ermöglicht Ihnen als Führungskraft typische Problemstellungen mit Daten rechtzeitig zu erkennen und sie erfolgreich zu lösen. Dieses Seminar erläutert Ihnen die Voraussetzungen um KI Algorithmen erfolgreich in ihrer Firma einsetzen zu können. Wir gehen dabei auf die typischen Stolpersteine und Probleme ein. ‒ +

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Python Grundlagen und Einführung in objektorientierte Programmierung

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Umfassende Einführung in die Programmierung mit Python: Das dreitägige Seminar "Grundlagen in Python" umfasst eine Einführung in die Programmierung mit Python als Skriptsprache. Darüber hinaus wird das objektorientierte Programmieren in Python erläutert. Python Code ist bekannt wegen seiner Einfachheit, Übersichtlichkeit und leichten Wartbarkeit. Der Schwerpunkt des Kurses ist die praktische Umsetzung in Python. Der theoretische Inhalt des Kurses wird mit vielen Übungsbeispielen vertieft. Im Kurs verwenden wir die bekannte Entwicklungsumgebung (IDE) PyCharm. Nach der Schulung sind sie dazu fähig kleine Progamme in Python zu schreiben und können die objektorientierte Programmierung in Python anwenden. Das Seminar vermittelt Ihnen einen tiefen Einblick in die Grundlagen von Python. ‒ +

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