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Schulung Machine Learning für Einsteiger: Schritt für Schritt zum eigenen Modell
Praxisorientiertes Einsteigerseminar
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
Noch nicht das, was Sie suchen? Wir haben bestimmt ein passendes Machine Learning Training für Sie im Seminarportfolio.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu optimieren und zu deployen. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Datenanalyse und Vorhersagen verbessern können.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Einsteiger im Bereich Machine Learning, Datenanalysten, Entwickler und technische Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Machine Learning vertiefen möchten. Grundlegende IT- und Programmierkenntnisse sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
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Inhalt
- Einführung in Machine Learning: Überblick und Bedeutung
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens, Unterschiede zwischen ML, KI und Data Science.
- Bedeutung und Vorteile: Automatisierte Entscheidungsfindung, Mustererkennung, Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen.
- Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, Bild- und Spracherkennung, medizinische Diagnosen.
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Grundlegende Konzepte und Techniken
- Typen von Machine Learning:
- Überwachtes Lernen: Regression, Klassifikation.
- Unüberwachtes Lernen: Clustering, Dimensionenreduktion.
- Verstärkendes Lernen: Belohnungssysteme und Entscheidungsfindung.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung:
- Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern.
- Datennormalisierung und -skalierung: Standardisierung von Daten.
- Feature Engineering: Auswahl und Erstellung relevanter Merkmale.
- Typen von Machine Learning:
- Werkzeuge und Bibliotheken
- Einführung in Python für Machine Learning:
- Warum Python? Vorteile und Popularität.
- Wichtige Bibliotheken: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib.
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung:
- Installation von Python und Jupyter Notebook.
- Einführung in die Nutzung von Jupyter Notebooks für ML-Projekte.
- Einführung in Python für Machine Learning:
- Praxisübung 1: Einrichtung der Entwicklungsumgebung und erste Datenanalyse
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Durchführung einer ersten Datenanalyse.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer installieren die notwendigen Bibliotheken und analysieren einen Beispiel-Datensatz.
- Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen und Bibliotheken von Python.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Installation von Python und Jupyter Notebook.
- Durchführung: Import und Analyse eines Beispiel-Datensatzes mit Pandas und Matplotlib.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der installierten und konfigurierten Umgebung und der ersten Datenanalyse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Durchführung einer ersten Datenanalyse.
- Modellierung und Training
- Überwachtes Lernen:
- Lineare Regression: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
- Klassifikation mit Entscheidungsbäumen und k-NN: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
- Unüberwachtes Lernen:
- K-Means-Clustering: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
- Hauptkomponentenanalyse (PCA): Dimensionenreduktion und Visualisierung.
- Überwachtes Lernen:
- Modellbewertung und -optimierung
- Evaluierung von Modellen:
- Train-Test-Split, Kreuzvalidierung.
- Metriken zur Modellbewertung: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score.
- Hyperparameter-Tuning:
- Grid Search, Random Search.
- Nutzung von Scikit-Learn zur Optimierung von Modellparametern.
- Evaluierung von Modellen:
- Einführung in neuronale Netze
- Grundlagen neuronaler Netze:
- Aufbau und Funktionsweise: Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen.
- Einführung in Keras und TensorFlow: Frameworks für Deep Learning.
- Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes:
- Implementierung eines MLP (Multi-Layer Perceptron).
- Training und Bewertung des Modells.
- Grundlagen neuronaler Netze:
- Praxisübung 2: Modellierung und Training von ML-Modellen
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Bewertung von ML-Modellen.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen und bewerten verschiedene ML-Modelle für eine Klassifikationsaufgabe.
- Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Bibliotheken von Scikit-Learn und Keras.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Implementierung und Bewertung von Regression, Klassifikation und Clustering-Modellen.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Jupyter Notebook, Scikit-Learn, Keras.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der erstellten Modelle und der durchgeführten Bewertungen.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Bewertung von ML-Modellen.
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Machine Learning
- Integration von AI-Techniken:
- Automatisierung von ML-Prozessen: Einsatz von AI zur Modelloptimierung.
- Fallstudien: Erfolgreiche Implementierung von AI in ML-Projekten.
- Ethische Aspekte und Best Practices:
- Datenschutz und Datensicherheit: Umgang mit sensiblen Daten.
- Vermeidung von Bias und Fairness in ML-Modellen.
- Integration von AI-Techniken:
- Deployment und Skalierung von ML-Modellen
- Bereitstellung von ML-Modellen:
- Export und Integration in Produktionsumgebungen.
- Nutzung von Cloud-Diensten: AWS, Azure, Google Cloud.
- Skalierbarkeit und Leistung:
- Optimierung von Modellen für große Datenmengen.
- Nutzung von verteilten Systemen und GPU-Computing.
- Bereitstellung von ML-Modellen:
- Fehlersuche und Optimierung
- Überwachung und Fehlersuche:
- Überwachung der Modellleistung in der Produktion.
- Methoden zur Fehleranalyse und -behebung.
- Optimierung von ML-Prozessen:
- Durchführung von A/B-Tests.
- Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen.
- Überwachung und Fehlersuche:
- Praxisübung 3: Deployment und Optimierung eines ML-Modells
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Bereitstellung und Optimierung eines ML-Modells.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer deployen ein ML-Modell in einer Cloud-Umgebung und optimieren dessen Leistung.
- Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Cloud-Dienste.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Deployment des Modells, Optimierung und Überwachung.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Jupyter Notebook, Scikit-Learn, Keras, Cloud-Dienste (AWS, Azure, Google Cloud).
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation des deployten Modells und der durchgeführten Optimierungen.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Bereitstellung und Optimierung eines ML-Modells.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 21.10.-24.10.2024 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 06.01.-09.01.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 10.03.-13.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 12.05.-15.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 14.07.-17.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 21. Okt. - 24. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 06. Jan. - 09. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 10. Mär. - 13. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 12. Mai - 15. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 14. Jul. - 17. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.