Mi 15. Nov 2023, 17:00–20:00 | |
Do 16. Nov 2023, 17:00–20:00 | |
Do 23. Nov 2023, 17:00–20:00 | |
Mi 17. Apr 2024, 17:00–20:00 | |
Do 18. Apr 2024, 17:00–20:00 | |
Do 25. Apr 2024, 17:00–20:00 |
Machine Learning Boot Camp: Mit lernenden Programmen innovativ, fokussiert und ressourcensparend analysieren und Lösungsansätze finden.
Webinar
Kompetenz plus
Der Mensch und seine Handlungskompetenzen: Konzepte, Tools und Methode
Terminreihe 1: 15, 16., 23. November 2023, 17.00-20.00 Uhr
Anmeldeschluss: 1. November 2023
Terminreihe 2: 17., 18., 25. April 2024, 17.00-20.00 Uhr
Anmeldeschluss: 3. April 2024
Mit lernenden Programmen innovativ, fokussiert und ressourcensparend analysieren und Lösungsansätze finden.
Für Commerce, Marketing & Sales, Recht und Verwaltung, IT Security, Logistik, Gesundheitswesen u.a.
Informieren Sie sich über mögliche Förderungen beim waff/Digi-Winner!
Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete und welche Chancen ergeben sich durch Machine Learning Algorithmen? Unser Alltag wird bereits von Machine Learning und seinen lernenden Programmen bestimmt wie bei Spamfiltern für E-Mail Programme, Gesichtserkennung von Facebook, personalisierte Werbung, Empfehlungslisten bei großen internationalen Online-Anbieter*innen, um nur einige zu nennen.
Unternehmen suchen schnelle, intelligente Analysen und Lösungsansätze, die leistungsfähig und lernfähig sind. Mit Machine Learning können viele produzierte Daten für einen zielgerichteten Einsatz analysiert und genutzt werden. Routineaufgaben werden beschleunigt und die Informationsgewinnung verbessert. Darüber hinaus werden Personenressourcen gespart.
In dieser dreitägigen interaktiven Webinarreihe erhalten die Teilnehmer*innen einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning Methoden. Fallbeispiele aus der Praxis werden mithilfe der Software R oder Python analysiert.
Inhalte der Webinarreihe
- Positionierung von Machine Learning zwischen Artificial Intelligence (AI) und Deep - Learning (DL)
- Einführung in das Arbeiten mit R (oder Python): Oberfläche, Funktionen und
Pakete
- Supervised Machine Learning Algorithmen:
k-Nearest Neighbors
Decision Tree
Random Forest
Support Vector-Machine
- Unsupervised ML-Algorithmen: kurzer Ausblick auf
k-Means-Algorithmus
Principal Component-Analysis
Ihre Vorteile
- Sie können die Einsatz-Möglichkeiten von Machine Learning in Ihrem beruflichen Arbeitsumfeld bestimmen und planen.
- Sie verstehen die vorgestellten Machine Learning Algorithmen und können einfache Beispiele mit der Software R (oder Python) entwickeln.
Am Ende der Webinarreihe sind Sie in der Lage,
- die Vorteile des Einsatzes von Machine Learning im Berufsalltag darzustellen.
- Verfahren zur statistischen Analyse von Datensätzen für Ihre beruflichen Projekte auszuwählen.
- Datensätze einzulesen, zu bereinigen und zu skalieren sowie Features zu extrahieren.
- ML-Verfahren zu gestalten und Prognosen durchzuführen.
Lehr- und Lernmethoden
In dieser Webinarreihe werden folgende Lehr- und Lernmethoden eingesetzt: Workshop mit kurzen Vorträgen, Einzel- und Gruppenarbeiten. Alle Beispiele und Lösungen stehen über Moodle als Download zur Verfügung.
Technische Voraussetzungen
Sie benötigen für die Teilnahme ein Notebook mit bereits installierter Software R und der Software Zoom, um am Webinar aktiv mitarbeiten zu können.
Die Software R (oder Python) und der Zoom-Client für Meetings können kostenlos von den genannten Seiten bezogen werden!
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WohinTippHQ 2 hours ago