Einstieg in Python und Maschinelles Lernen
| Kurs-ID | W24.30704.02 |
| Datum | 17.10.2024 bis 18.10.2024 |
| Dauer | 2 Tage |
| Kosten | 1.455,00 € |
| Bildungsart | Fortbildung/Qualifizierung |
| Unterrichtsform | Seminar |
| Abschluss | Teilnahmebescheinigung |
| Förderung | --- |
| Präsenzkurs | Dieser Kurs findet ausschließlich als Anwesenheitsveranstaltung statt. |
| mind. Teilnehmerzahl | k. A. |
| max. Teilnehmerzahl | k. A. |
| Dozent | Dr., Gems, Bernd, |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
|
VDI-Haus Stuttgart
Hamletstraße 11 70563 Stuttgart |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|---|
| Nein | k. A. | k. A. | Ja |
| Beschreibung |
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| Die vom Land Baden-Württemberg initiierte Studie Future Skills stellt sowohl Dringlichkeit als auch Wichtigkeit der Programmiersprache Python im Anwendungsumfeld des Maschinellen Lernens ML für Ingenieure und Unternehmen klar heraus. Zugleich wird fehlende Programmierkenntnis immer wieder beklagt. <p> </p> Dieser Kurs liefert eine kompakte Startbahn für beides: vorab erhalten Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation einer hochwertigen und zugleich kostenlosen Entwicklungsumgebung für Python und ML auf Ihrem Laptop. <p> </p> Zum Einstieg des Seminars lernen Sie einzelne Befehle kennen und finden sich spielerisch-effizient in erste Progammierpraxis ein. Im nächsten Schritt erhalten Sie kurze Codes, deren Variation Ihren Überblick vertieft. Auf diese Weise finden Sie zwanglos auch den Einstieg in objektorientierte Programmierung und den Umgang damit. <p> </p> Der zweite Teil des Seminars beginnt mit einem Überblick der Struktur des Fachgebietes ML und seinem Bezug zu Data Science, Künstlicher Intelligenz und der Statistik als Basiswissenschaft. Im praktischen Teil dazu lernen Sie zunächst ein Neuron und seinen einfachen Code kennen: Grundrechenarten reichen zum Verständnis völlig aus. <p> </p> Sie wenden anschließend diesen Code für einfache Klassifizierungsaufgaben an. Glücklicherweise müssen wir längst nicht alles selbst programmieren den Abschluss des Seminars bildet eine Einführung in den praktischen Umgang mit den umfänglichen zur Verfügung stehenden Bibliotheken und einigen typischen Fallstricken von Toasterkauf bis hin zu trügerischen Korrektklassifizierungen. <p> </p> Im Ergebnis sollen Sie befähigt sein, alle Informationen zur Lösung konkret anstehender Aufgabenstellungen im Unternehmen eigenständig beschaffen und in lauffähigen Code umsetzen zu können. <p> </p> <mark><strong> Hinweise und detaillierte Informationen zum Veranstaltungsformat finden Sie nachfolgend im Text. </strong></mark> <p> </p> <h3>Seminarinhalt auf einen Blick</h3> <ul><li>Praktische Einführung in Python am eigenen Laptop <li>Überblick und Abgrenzung: Maschinelles Lernen, KI und Statistik als Basiswissenschaft <li>Mit dem Neuron auf Du und Du: verständliche Mathematik, Code und Anwendung für Klassifizierungen am eigenen Laptop <li>Erwerb persönlicher Handlungskompetenz durch Variation vorgegebener Skripte <li>Vermittlung von Problemlösungs- und Selbstlernkompetenz <li>Anwendung auf vorgegebenen, mitgebrachten oder selbst generierten Datensätzen</ul> <p> </p> <h3>Ihr Nutzen</h3> Nach diesem Seminar können Sie... <ul><li>...aus eigener Programmierererfahrung handeln und mitreden <li>...Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken von Maschinellem Lernen bessser einschätzen <li>...fundierte entscheidungen für den Einsatz bon ML und KI treffen <li>...erste Projekte angehen und Ihre Kompetenzen laufend selbst weiter ausbauen <li>...Ihre unternehmerische und persönliche Zukunft entlang absehbar erforderlicher Futute Skills gestalten<ul> <p> </p> <mark><strong>WICHTIG! Optimalen Nutzen haben Sie von diesem Seminar, wenn Sie einen Laptop zum Seminar dabei haben. Hinweise zur Konfiguration erhalten Sie vor dem Seminartermin.</strong></mark> <p> </p> <h3>Seminarprogramm</h3> <ul><li> Herstellen eigenständiger Arbeitsfähigkeit <li>Vertiegung der Anwendungskompetenz mit Blick auf Maschinelles Lernen <li>Objektorientierte Programmierung <li>Synthese <li>Mit dem Neuron auf DU und Du <li>Übersicht des Fachgebietes Maschinelles Lernen und Einorden von KI und Statistik <li>Praxis mit Python und Maschinellem Lernen <li>Fallstricke und Abschluss</ul> <p> </p> <h3>Das Seminarprogramm im Detail</h3> <!-- XYZ --> <p> </p> <h3>Zielgruppen</h3> Projektleiter aller Technikbereiche, Ingenieure und Techniker ohne Programmiererfahrung, Führungskräfte, Lean-Manager, ITler, Geschäftsführer, Vorstände <p> </p> <!-- FÜRSEMIGATOR Python, Maschinelles Lernen, Programmiersprache, KI, Neuron, Statistik --> |
| Schlagworte |
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| statistik, programmiersprache |
| Gelistet in folgenden Rubriken: |
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