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Zoom Meeting
(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
Zoom Meeting
(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
Zoom Meeting
(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.
Zoom Meeting
(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
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3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
Zoom Meeting
(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
Zoom Meeting
(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
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(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.
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(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
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(3 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Webapps bauen können um die Ergebnisse Ihrer Data Science / Deep Learning Algorithmen visualisieren zu können und Ihren Kollegen über ein Web Oberfläche zur Verfügung zu stellen. Verwendete Pakete und Programmiersprachen sind Python, Flask, Html / CSS, streamlit, jinja, ajax.
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In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
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(2 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.
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In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Geo-Spatial-Daten in Python analysieren und visualisieren können. Das Seminar behandelt raumbezogene Vektordaten (mit dem Python Paket geopandas) und Rasterdaten (mit dem Paket Rasterio). Das Python Modul Contextily wird verwendet um fortgeschrittene Visualisierungen zu realisieren.
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(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
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(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
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(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
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3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
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(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.
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(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
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(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
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(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
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(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.
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(2 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.
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In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Geo-Spatial-Daten in Python analysieren und visualisieren können. Das Seminar behandelt raumbezogene Vektordaten (mit dem Python Paket geopandas) und Rasterdaten (mit dem Paket Rasterio). Das Python Modul Contextily wird verwendet um fortgeschrittene Visualisierungen zu realisieren.
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In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
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(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
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3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
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(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
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(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
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(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.
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(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
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(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
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(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
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(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
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(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
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3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
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(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
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(1 Tag) Einführung in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning: Voraussetzungen, Möglichkeiten und Grenzen der KI. Zielgruppe sind Führungskräfte, welche das Potential von KI in ihrem Unternehmen realistisch einschätzen möchten.
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(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.
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(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
