Einführungskurse:
Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python
und
Deep Learning mittels Python

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dr.juergen.brauer@gmail.com
zu schreiben.
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• wen Sie anmelden wollen (Vor- und Nachnamen)
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Sie erhalten dann innerhalb 1-2 Werktagen eine Antwort mit der Anmeldebestätigung und Rechnung. Erst nach Begleich der Rechnung sind Sie offiziell angemeldet und Ihr Seminarplatz ist für Sie reserviert.

Aktuell gelten folgende reduzierte Preise wegen ausschließlicher Online-Durchführung der Kurse per Zoom:

Aktuelle Preistabelle

Kurs	Preis
Deep Learning mittels Python (2 Tage)	960,- EUR
Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python (2 Tage)	860,- EUR

Für die Kursteilnahme benötigen Sie einen Computer mit Mikrofon. Sie können per Mikrofon, aber auch per Chat direkt Fragen stellen und mit diskutieren. Bei Fragestellungen können Sie auch auf Wunsch Ihren Bildschirm teilen, dann können konkrete/typische Probleme direkt in der Gruppe diskutiert werden. Ob Sie Windows, MacOS oder Linux verwenden ist egal. Alle praktischen Übungen werden auf einem Jupyter-Notebook-Schulungsserver durchgeführt. Sie benötigen hierzu nur einen beliebigen Browser Ihrer Wahl (z.B. FireFox). Vorabinstallationen sind nicht notwendig.

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Was ist Maschinelles Lernen?
• Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
• Was ist Deep Learning und wieso ist es erst seit 2012 plötzlich so erfolgreich?
• Was sind Neuronale Netze?
• Wie funktioniert das wichtigste Neuronale Netz, das Multi-Layer-Perzeptron?
• Was ist ein Loss? Was ist Gradientenabstieg? Was ist ein Optimierer?
• Die beiden anderen wichtigsten Neuronale Netze: Convolutional Neural Networks und LSTM-Netze
• Praxisblock: Tabellendaten einlesen und vorverarbeiten in Python mittels Pandas
• Praxisblock: Trainingsdaten für das Neuronale Netze skalieren und vorbereiten mittels NumPy und scikit-learn
• Praxisblock: Erstellen und Trainieren eines Neuronalen Netzes mittels Keras (TensorFlow)
• Praxisblock: Fallstudie (Regression/Prädiktion): Wie kann ein Neuronales Netz lernen den Verkaufspreis einer Immobilie vorherzusagen?
• Praxisblock: Wie kann ich mein trainiertes Modell verbessern (Overfitting) / abspeichern / wiederherstellen und anwenden?

Grundlagen

• Einführung: Die Geschichte von Python. Wieso eine neue Sprache?
• Basisdatentypen und Gültigkeitsbereiche
• Dynamische Typisierung
• Arbeiten mit Listen, Tupeln, Zeichenketten, Dictionaries
• Funktionen in Python
• Eigene Module und Pakete schreiben
• Einführung in die OOP. Wozu überhaupt?
• Grundkonzepte der Objektorientierten Programmierung
• Eigene Klassen in Python definieren
• Vererbung
• Fehlerbehandlung

Data Science mit Python

• Pandas Grundlagen zum Arbeiten mit tabellarischen Daten
• Umgang mit Datenlücken und falschen Datentypen in Tabellen
• Sortieren und Gruppieren von Daten; Auswahl von Daten
• Statistiken auf DataFrames durchführen
• Anspruchsvolle Visualisierungen mittels Matplotlib erzeugen
• Viele praktische Beispiele der Datenanalyse durch eine konkrete Fallstudie

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Brauer hat als Softwareentwickler und Geschäftsfeldentwickler in der Wirtschaft gearbeitet und im Bereich des maschinellen Lernens promoviert. Seit 2015 unterrichtet er in Bachelor- und Masterstudiengängen der Informatik sowie Fahrerassistenzsysteme an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Kempten. Seit 2016 bietet er dort das Modul "Deep Learning" für Studierende an.

An der Professional School of Business and Technology (PSBT) unterrichtet er zudem seit 2018 das Modul "Deep Learning mittels Python" im berufsbegleitenden Zertifikatskurs "Data Science und Business Intelligence" (Teilnehmer: Berufstätige aus der Wirtschaft).

Seit 2019 bietet er im Rahmen einer zusätzlichen freiberuflichen Tätigkeit seine Lieblingsthemen Deep Learning und Python-Programmierung als kompakte Kurse in Form von Firmenschulungen und freien Kursen an.

Während die Lehre an der Hochschule eher akademischer Natur ist, richten sich diese kompakten Kurse hier an Teilnehmer aus der Wirtschaft, bei denen meist praktische Probleme und konkrete Fragestellungen im Vordergrund stehen.