München, 12. Juni 2020 – Machine Learning – Daten sind der Rohstoff der Zukunft!

Daten sind der Rohstoff der Zukunft! Machine Learning eröffnet die Möglichkeit diesen Rohstoff zu verarbeiten.

Erfahren Sie in diesem Artikel mehr dazu, was Ihre Mitarbeiter zu Machine Learning wissen und lernen sollten.

Machine Learning ist die zentrale Problemlösungsmethode, die es erlaubt, Nutzen aus den gigantischen Datenmengen zu ziehen, die von Sensoren, „Dingen“ und Menschen erzeugt werden.

Die Verfügbarkeit von Daten treibt Big Data Machine Learning zu immer neuen Erfolgen. Machine Learning steht hinter Anwendungen wie Fraud Detection, Predictive Maintenance, der Personalisierung von Angeboten sowie Sprach- und Bilderkennung. Aber auch autonomes Fahren, Chatbots und die Gesichts- oder Anomalieerkennung basieren auf der innovativen Technologie, die ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz(KI) ist.

Was sollten Online-Trainings zu Machine Learning grundsätzlich beinhalten?

  • Online-Trainings zu Machine Learning sollten eine elementare Einführung in die Methodik, kompakte Darstellungen und Vertiefungen in Einzelthemen wie Deep Learning oder Anomalieerkennung bieten.
  • Darüber hinaus führen Tutorials mit konkreten Machine Learning-Aufgaben auf Basis von Jupyter Notebooks an die Praxis heran.
    Dabei decken wir ein breites Spektrum ab:

    • Klassifikation
    • Regression
    • Clustering
    • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Algorithmen wie Decision Tree, Decision Forest und insbesondere neuronale Netzwerke und Convolutional Neural Networks (CNN).

Und wie können Online-Trainings im Konkreten aussehen?

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Daten sind der Rohstoff der Zukunft! - Kurze Tour

Auf der kurzen Tour bekommt der Lerner einen Überblick über die wichtigsten Machine Learning Konzepte.

  • Einführung Machine Learning durch das Aufzeigen von Beispielen
  • Was ist Machine Learning?
  • Herausforderungen
  • Data Availability
  • Machine Learning: Quo Vadis?

Daten sind der Rohstoff der Zukunft! - Mittlere Tour

Auf der mittleren Tour (2-3 Stunden) erhält der Lerner zusätzliche Einblicke in das zentrale Thema der künstlichen neuronalen Netzwerke. Kurze Tour plus Einführung in Neuronale Netzwerke (ANN):

  • Architektur von ANNs
  • Training von ANNs
  • Hyperparamter und ANN Design
  • Deep Neural Networks
  • Praktische Ansätze

Daten sind der Rohstoff der Zukunft! - Lange Tour

Für interessierte Wanderer empfehlen wir die lange Tour (4-5 Stunden), auf der Sie ein intuitives Verständnis für vielfältige Bereiche der Machine Learning-Landschaft entwickeln können.

Hierzu zählen zusätzlich zu den oben genannten Themen:

  • Einführung in die Probabilty Theory
  • Grundlagen von Supervised Learning
  • Grundlagen von Unsupervised Learning
  • Grundlagen zu Time Series Analysis

Investieren Sie jetzt in die Zukunftstechnologie, damit Sie morgen der Zeit und dem Wettbewerb voraus sind!

Weitere Infos finden Sie auch hier.

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