{"id":19309,"date":"2024-04-23T15:37:58","date_gmt":"2024-04-23T13:37:58","guid":{"rendered":"https:\/\/daisec.de\/?post_type=tribe_events&p=19309"},"modified":"2024-04-25T12:18:43","modified_gmt":"2024-04-25T10:18:43","slug":"deep-dive-into-deep-learning-07-06-2024","status":"publish","type":"tribe_events","link":"https:\/\/daisec.de\/en\/event\/deep-dive-into-deep-learning-07-06-2024\/","title":{"rendered":"Deep Dive into Deep Learning \u2013 KI verstehen und anwenden"},"content":{"rendered":"\n
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\n\t\t\n\t\t\t07.06.2024\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t| \t\t\t<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\t9:15\t\t\t<\/span>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t – \t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t15:00\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n\t\t\t Free <\/span>\n\t\t<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern, beim Autofahren, \u00fcber das Einschalten von Ger\u00e4ten mittels Sprachsteuerung, bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Doch wie ist es \u00fcberhaupt m\u00f6glich, einer leblosen Maschine solche F\u00e4higkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen st\u00f6\u00dft man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Unser Angebot<\/h4>\n\n\n\n

In einem intensiven Theorie-Modul erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze und insbesondere des Deep Learning kennen. In mehreren Praxis-Modulen lernen Sie, Ihr Wissen anzuwenden und programmieren eigenst\u00e4ndig erste KI-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n

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Lerninhalte<\/h4>\n\n\n\n

Enthalten in unserem Bottcamp sind:<\/p>\n\n\n\n

\u2022 Theorie-Modul<\/strong> (vor Ort, ein Tag): bestehend aus 3 x ca. 1 h Einheiten zum Thema KI

\u2022 Praxis-Modul 1:<\/strong> Interaktive Einf\u00fchrung in die Grundlagen von Python mit Jupyter-Notebooks, Grundlagen der Datenverarbeitung, -aufbereitung und -visualisierung

\u2022 Praxis-Modul 2:<\/strong> Nutzung von Single-Layer-Machine-Learning-Modellen zur L\u00f6sung eines Zwei-Klassen-Problems: Support-Vector-Maschinen vs. Neuronales Netz. Aufteilung und Nutzung von Datens\u00e4tzen, Anwendung passender Metriken zur Evaluierung, Nutzung von High-Level Machine-Learning-Bibliotheken wie SciKit-Learn

\u2022 Praxis-Modul 3:<\/strong> Nutzung von tiefen neuronalen Netzwerken zur L\u00f6sung eines Vielklassen-Klassifizierungs-Problems, Kennenlernen von anerkannten akademischen Datens\u00e4tzen wie MNIST und CIFAR-10, Einf\u00fchrung in die Nutzung der Deep-Learning-Bibliotheken PyTorch und Tensorflow, Nutzung und Anpassung von vortrainierten Modellen

\u2022 Praxis-Modul 4:<\/strong> Nutzung von Faltungsnetzwerken zur L\u00f6sung von anspruchsvolleren Bildverarbeitungs-Problemen wie der semantischen Segmentierung und der Tiefensch\u00e4tzung von Verkehrsszenarien, Nutzung von Regularisierungsmethoden im Training<\/p>\n\n\n\n

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Ihr Vorteil<\/h4>\n\n\n\n