Einführungskurs: Deep Learning mittels Python

Viele reden heute vom Boom und der großen Zukunft der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Aber was steckt hinter den Begriffen „Künstliche Intelligenz“ (KI), „Maschinelles Lernen“ (ML) und „Deep Learning“ (DL) eigentlich genau? Und was ist ein „Neuronales Netz“ (NN)?

In diesem Kurs wird eine systematische Einführung in all diese Begriffe und deren Hintergründe gegeben, zudem werden die Teilgebiete des maschinellen Lernens vorgestellt. Der Fokus liegt dann im Anschluss auf dem sehr erfolgreichen Gebiet „Deep Learning“.

Es soll dabei aber nicht nur über die Theorie des Deep Learnings gesprochen werden, sondern auch aufgezeigt werden, wie „Deep Learning“ im eigenen Unternehmen für numerische Daten (Daten aus z.B. .csv-Dateien oder Excel-Tabellen) ganz konkret durchgeführt werden kann. Dazu lernen Sie zuerst in kurzen Crashkursen Python, NumPy und Pandas anhand praktischer Übungen kennen, die jeder Teilnehner gleich selber in sog. „Jupyter Notebooks“ (eine Lernumgebung, die in jedem Browser läuft) durchführt.

Konkret baut jeder Teilnehmer im Kurs Schritt für Schritt unter Anleitung ein sogenanntes „Neuronales Netz“, mit dem der Computer anhand von numerischen Daten etwas lernt und in Zukunft Prognosen erstellen kann. Dieses Jupyter-Notebook können die Teilnehmer dann mit nach Hause als Grundlage für die Erstellung eigener Analysen auf firmenspezifischen Daten nehmen. Damit wird ein Übertrag auf konkrete Probleme aus dem eigenen Unternehmen sehr leicht gemacht.

Nächste Kurse im März 2021

Termine, der nächsten Kursdurchführungen:

Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python
Donnerstag, 25.03.2021 + Freitag, 26.03.2021 (2 Tage á 8h)

Einführungskurs/Intensivkurs:
Deep Learning mittels Python
Montag, 29.03.2021 + Dienstag, 30.03.2021 (2 Tage á 8h)

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt unkompliziert per eMail an
dr.juergen.brauer@gmail.com

Kursinhalte
"Deep Learning mittels Python"

Kursinhalte:
Einführungskurs "Deep Learning mittels Python"

Kursinhalte
"Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python"

Kursinhalte:
Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python

Zielgruppe

Für wen ist dieser Kurs? Was muss ich vorab wissen?

Ihr Dozent:
Prof. Dr. Jürgen Brauer

Wer ist der Dozent? Welche Vorerfahrungen hat er?

Anmeldung zu einem der Kurse

Um sich zu einem der Kurse anzumelden, reicht es eine eMail an
dr.juergen.brauer@gmail.com
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  • welche exakte Adresse auf der Rechnung erscheinen soll
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.

Kursinhalte: Deep Learning mittels Python

Kursinhalte für den Zwei-Tages-Einführungs/Intensivkurs:

  • 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?

Kursinhalte:
Python-Grundlagenkurs / Data Science mit Python

Kursinhalte für den Zwei-Tages-Grundlagenkurs:

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

Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python

  • Einführung in die OOP. Wozu überhaupt?
  • Grundkonzepte der Objektorientierten Programmierung
  • Eigene Klassen in Python definieren
  • Magische Methoden und Operatoren für eigene Klassen überladen
  • Vererbung
  • Fehlerbehandlung

Data Science mit Python

  • Pandas Grundlagen
  • Pandas Datenstrukturen: Series und DataFrame
  • Sortieren und Gruppieren von Daten
  • Statistiken auf DataFrames durchführen
  • Visualisierungen

Zielgruppe / Kursvoraussetzungen

Sie wollen genau wissen, was Deep Learning ist und welche Spielarten es gibt?
Sie wollen aber nicht nur einen Überblick über dieses Gebiet, sondern wollen auch anhand konkreter Codebeispiele in Python sehen, wie man Maschinelles Lernen für eigene numerische Daten im Unternehmen konkret einsetzen kann?
Dann ist dieser Kurs richtig für Sie!

Idealerweise haben Sie als Kursteilnehmer schon etwas Programmiervorerfahrung in einer beliebigen Programmiersprache. In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache „Python“. Python muss aber noch nicht beherrscht werden. Die besprochenen Codezellen sind sehr einfach und werden genau erläutert.

Sie haben noch gar keine Programmiervorerfahrung aber trotzdem Interesse? Wenn Sie keine Angst davor haben, dass wir ein paar Codezeilen Python im Kurs schreiben werden, können Sie genauso am Kurs teilnehmen. Alle Schritte werden im Kurs vorgemacht. Sie werden sehen: Python macht Spaß und man erlernt diese Programmiersprache sehr schnell!

Wenn Sie lieber vorher in einem Zwei-Tageskurs ein solides Grundlagenwissen zu Python aufbauen wollen, können Sie auch vorab den Python-Grundlagenkurs buchen, bei dem Sie systematisch alle wichtigen Python-Grundlagen beigebracht bekommen. In diesem Kurs wird komplett auf Folien verzichtet. Sie erlernen anhand konkreter Codebeispiele in sogenannten Jupyter-Notebooks diese Programmiersprache spielend! Der Kurs ist auch für Programmieranfänger geeignet. Python zählt zu einen der mächtigsten und gleichzeitig einer der einfachsten zu erlernden Programmiersprachen.

Ihr Dozent

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.