Modul »Deep Learning«

Musterkennung in Daten mit künstlichen neuronalen Netzen

Mit Deep Learning erleben wir aktuell eine Revolution in der künstlichen Intelligenz. Deep Learning ist eine neue Methode des maschinellen Lernens mit vielschichtigen künstlichen neuronalen Netzen, die besonders gut mit großen Datenmengen – Big Data – funktioniert.

Deep Learning ermöglicht die derzeit besten Lösungen für viele Mustererkennungsprobleme wie Bilderkennung, Spracherkennung und Textverstehen. Es  findet Anwendung in vielen Branchen, wie Medien, Werbung, Finanzen und Medizin.

In unserem Modul lernen Sie anhand praktischer Beispiele die Einsatzmöglichkeiten und verschiedenen Lernverfahren auf Basis von Google TensorFlow kennen.

Zielgruppe & Rahmenbedingungen

  • Zielgruppe
    Das Modul richtet sich Data Scientists und Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Datenbeständen ausweiten wollen, sowie Softwareentwickler und-architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln.
  • Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Statistik, Maschinellem Lernen sowie solide Programmiererfahrung (vorzugsweise in Python).
  • Dauer: Zwei Tage
  • Sprache: Deutsch
  • Teilnehmerzahl: 12
  • Kosten: 590,00 Euro pro Person und Tag (Kalkulationsgrundlage); individuelle Kostenberechnung auf Anfrage
  • Veranstaltungsort: Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven, 53757 Sankt Augustin
  • Termine: Nach individueller Absprache

Themenblöcke

  • Einführung in Deep Learning
  • Einführung in die Software TensorFlow
  • Bausteine aus Deep Learning zusammenstellen
  • Unüberwachtes Lernen mit TensorFlow
  • Faltende neurale Netzwerke (Convolutional Neural Networks) mit TensorFlow
  • Wiederkehrende neurale Netzwerke mit TensorFlow
  • Sequence-to-Sequence Modelierung in TensorFlow
  • Praktische Anwendung von Deep Learning

Bei Fragen zur Buchung, Inhalten oder Terminen wenden Sie sich an Armin Ritter, Fraunhofer Academy.