Kurzbeschreibung
Dies ist eintägiger Entscheiderworkshop geleitet von einem praxiserfarhrenen Dozenten für Machine Learning Projekte.
Der Kurs gibt einen Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens (ML), die heute in vielen Unternehmen und Organisationen erfolgreich implementiert werden können. Der Kurs diskutiert die dazu verwendeten Programmiersprachen, Frameworks und Vorgehensweisen.
Es werden zahlreiche Beispiele aus der Praxis vorgestellt und aus der Sicht eines Managers diskutiert.
Der zentrale Fokus dieses ML-Workshops liegt auf den Anwendungen. Ziel ist es, Entscheidern in Unternehmen Anwendungsszenarien aus unterschiedlichen Branche aufzuzeigen, Sicherheit in der Begriffswelt und dem Methodenverständnis zu geben, Anforderungen bzgl. Daten und Qualität zu benennen, sowie die Grenzen von Machine Learning aufzuzeigen. Chancen und Formen für Kosteneinsparungs- und Automatisierungs-Potential durch Machine Learning werden behandelt. Best Practice Projekt-Erfahrungen, wie man einsteigt und wo man im Unternehmen mit Machine Learning Projekten starten könnte werden andisuktiert.
Der Kurs lässt am Ende Zeit, um Fragen und Ideen der Teilnehmer für Anwendungen in Ihren Unternehmen zu diskutieren.
Seminarinhalt
Einleitung:
• Hauptanwendungsgebiete
• Die meistverwendeten Techniken
• Kurzer geschichtlicher Überblick
Ein Modell erstellen - ein Modell verwenden
• Definition eines ML-Modells.
• Ein Modell trainieren.
• Ein Modell für Vorhersagen verwenden.
Messung der Qualität eines ML-Modells.
• Von welchen Faktoren hängt die Qualität ab?
• Die Vorgehensweise der Qualitätsmessung.
• Die meistverwendeten Metriken der Qualitätsbewertung.
• Visualisierungsmethoden.
Programmiersprachen für ML und ihre Stärken und Schwächen sowie vorhandene Frameworks.
• Python
• Spark
• Java
• C / C++
Beispiele aus der Praxis im Detail vorgestellt:
• Marketing Kampagnenoptimierung
• Churn Prevention
• Predictive Maintenance
• Risikoklassifizierung für Versicherungen / Banken
• Automatisierte Diagnosenerstellung in der Medizin.
• Automatisierte Text- und Spracherkennung.
• Automatisierte Bilderkennung für Sortieranlagen.
Zielgruppen
Dieser Workshop ist an Entscheider und Führungskräfte adressiert mit begrenzten Zeitressourcen, die sich einen schnellen Machine Learning Überblick verschaffen wollen. Sie sind insbesondere an Erfahrungsberichten und dem Demonstrieren von Anwendungsbereichen, Einsatzgebieten und Geschäftschancen interessiert. In diesem Kontext soll Technik und Begriffsverständnis technisch kurz fundiert aber vor Allem verständlich erklärt werden. Es wird erwartet dass der Dozent vor Allem über branchenübergreifende Erfahrungen verfügt, um vielfache Best Practice Erfahrungen zur Herangehensweise, Umsetzung, möglichen Stolperfallen aufzeigt und erklärt, wie und in welchen Bereichen es erfahrungsgemäß besonders leicht ist, mit Machine Learning Projekten zu starten und zu profitieren.
Preise und Termine
benötigte Raumausstattung beim Kunden
Technologieausstattung für das Präsenztraining
• Beamer mit aktuellen Anschlüssen und Projektionsfläche
• Leistungsfähiges WLAN / LAN Internetverbindung und Internetzugang
Technologieausstattung des Teilnehmers bei Online Seminar als Virtual Classroom Training
• aktueller internetfähiger Büro PC / Laptop
• Moderner Web Browser
• gängiger Videokonferenz-Client
• Webcam
• Mikrofon
Seminarsprache
die Seminarsprache ist deutsch, sofern keine andere Angabe. Englisch ist in aller Regel machbar, andere Seminarsprachen sind möglich, fragen Sie bitte an.