KI / Deep Learning Grundlagen mit dem Java basierten Framework DeepLearning4J

Hersteller: Open Source

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Schulung für Fortgeschrittene

Zielgruppe

Programmierer, Mathematiker, Ingenieure die Interesse an KI (Künstlicher Intelligenz) / DeepLearning haben

Voraussetzung

Programmierkenntnisse in Java oder JavaScript, englisch von Vorteil

Inklusivleistungen

WissensPiloten Zertifikat und weitere Leistungen ...

Schulungsunterlagen

HTML und lauffähiges JavaScript, wird auf Stick verteilt

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Was Sie in Ihrer Schulung KI / Deep Learning Grundlagen mit dem Java basierten Framework DeepLearning4J lernen:

In dieser Schulung erlernen Sie die Grundlagen der Programmierung für Projekte im Umfeld von KI und sind bereit für den direkten Sprung in entsprechende Projekte oder weitere professionelle Aufbaukurse. Sie verstehen passiv und aktiv die Begriffe: maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen auch artificial intelligence  (AI) genannt, neuronale Netzwerke (neural networks).
Sie wissen was es bei KI zu beachten gilt und welche Auswirkungen jede Zeile Code haben kann.

Und Sie lernen mit DeepLearning4J ein Java-basiertes Framework kennen und nutzen, das eine der führenden freie Programmierbibliotheken für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist.

Schulungsbeschreibung

KI oder Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Jedoch ist es vielen noch nicht klar, ob und wie man KI im beruflichen Alltag selber nutzen kann. Auch stellt sich die Frage, wie man als kleines oder mittleres Unternehmen – oder als freier Entwickler – solche Lösungen bezahlen kann? Oder ob es dazu vielleicht eben auch OpenSource-Lösungen oder Tools gibt, die man einsetzen kann?

Der Einstieg erfolgt über die Erläuterung der Grundbegriffe: maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen auch artificial intelligence (AI) genannt, neuronale Netzwerke (neural networks) und Deep Learning. Außerdem wird ein Blick auf die verschiedenen Formen und Entwicklungsstufen der KI geworfen und besprochen, welche Auswirkungen möglich sind.
Zunächst lernen Sie den prinzipiellen Aufbau eines neuronalen Netzwerks kennen. Was sind diese geheimnisvollen Schichten, was die tiefen Schichten? Was ist die Matrix, wie rechne und optimiere ich sie? Wieso brauche ich Big Data für das Trainieren und Testen des Netzwerkes? Das Netzwerk soll eindimensionale gestrichelte, gepunktete und durchgezogene Linien unterscheiden.

Nachdem die Grundlagen geklärt sind, bringen wir mit DeepLearning4J (DL4J) ein Framework zum Laufen, dass professionelle Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erlaubt. DeepLearning4J (DL4J) ist in Java geschrieben und daher kompatibel zu jeder anderen Sprache die auf einer JavaVirtualMachine (JVM) kompatibel ist.
Für die schnellen mathematischen Operation wird eine native, hardwarenahe Bibliothek verwendet. Wir erkennen die Grundlagen wieder, wenn wir das Deep Learning konfigurieren. Dazu dienen vorgegebene Java-Befehle, die eine eigene Sprache bilden (deshalb können auch Nicht-Java-Programmierer damit zurechtkommen).
Man nennt so eine Sprache domain-specific (fachbereich-spezifisch), sie ist ähnlich der bekannten Konkurrenz TensorFlow. In dieser Konfigurations-Sprache geben wir die Art der Schichten an, die Art der Vernetzung und Lernalgorithmen wie Backprogagation an.

Das Netzwerk soll eine praxistaugliche Aufgabe lösen, zum Beispiel automatische Kontierung von Überweisungsdaten.

Dazu beschäftigen wir uns mit der Datenaufbereitung, auch Modellierung genannt. Wir brauchen Trainingsdaten, mit denen die KI gefüttert wird. Ein anderer Teil der Daten dient zum Testen, ob die geschichteten Neuronen gelernt haben.

Eine Diskussion über die Realisierung rundet den Kurs ab, Fragen wie: Kann ich eine App für mein Handy schreiben, wenn es einen KI-Chip hat? Reichen meine Daten mengenmässig aus für ein Projekt? Welche Vor- und Nachteile bietet TensorFlow gegenüber DeepLearning4J?

Schulungsinhalte KI / Deep Learning Grundlagen

Grundlagen und Begrifflichkeiten

  • maschinelles Lernen (ML)
  • künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen auch artificial intelligence (AI),
  • neuronale Netzwerke (neural networks)
  • Deep Learning
  • Narrow AI & Strong AI / AGI
  • Big Data
  • Grundlagen: Neuronen, Aktivitätslevel, Gewichte (weights)
  • Programmieren eines sehr einfachen Neuronalen Netzes mit JavaScript (wahlweise Java)
  • Lernen, Gradientenfunktion
  • Backpropagation

DeepLearning4J

  • Einführung & Installation
  • Datenaufbereitung / Modellierung
  • Auswahl an Beispielen
  • Programmieren des einfachen Beispiels von Tag 1 mit DL4J
  • Programmieren eines Kundenwunsches
  • Speichern des trainierten Netzwerkes (Modell)
  • Grundlagen von Modellen (gespeicherten Netzwerken)
  • Anwenden (mit Testdaten) eines Modells mit DeepLearning4J

Dauer: 3 Tage

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  • WissensPiloten Zertifikat
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  • Indiv. eingerichteter PC/Mac für jeden Teilnehmer
  • WissensPiloten Zertifikat
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On Demand Schulung

On Demand Schulungen sind weitgehen online basierte Schulungen mit speziell erstellten Schulungsinhalten in multimedialer Form als Webseiten, Videos und ggfs. auch AudioPodcasts, die in Lektionen aufgeteilt sind und zum Teil auch - in Quizform oder ähnlich - kurze Wissenstests enthalten.
Dies ermöglicht Ihnen die Schulungsinhalte genau dan zu bearbeiten, wenn Sie Zeit und Interesse haben. Ihr Fortschritt wird dabei gespeichert und Sie landen bei der nächsten Einwahl wieder auf Ihrem Bearbeitungsstand.
 
Begleitet werden die On Demand Schulungen aber auch von regelmäßig statt findenden Webinar- und Betreuungssitzungen bei denen Sie mit den praxiserfahrenen Dozentinnen und Dozenten und anderen Teilnehmern direkt in Kontakt treten können.

Nach Abschluss aller Lektionen und ggfs. einem Abschlusstest erhalten Sie Ihr WissensPiloten Zertifikat als Nachweis für die absolvierte Schulung.

Aktuell sind wir dabei die ersten OnDemand Schulungen für Sie zu entwickeln und werden diese zeitnah anbieten.


Webinar

Diese Schulung wird als Webinar durchgeführt!
In unseren Webinaren sind alle Teilnehmer online über eine Webinar-Plattform mit unseren Dozentinnen und Dozenten direkt verbunden.

Sie benötigen keine besondere Hardware, nur einen Rechner mit Internetanschluss und einem aktuellen Browser.  Die Audioübertragung erfolgt per Mikrofon und Lautsprecher, bzw. Kopfhörer oder mit dem Telefon.

Verfolgen Sie an Ihrem Bildschirm den Vortrag und die Vorführung, während Sie am Telefon den Ausführungen des Webinarleiters zuhören können. Sie können per Chat oder ggfs. auch direkt per Audio Fragen stellen. Die Trainer können auf Wunsch auch direkt auf Ihrem Bildschirm die Thematik erläutern.
Und dies  als

  • gemeinsame Schulung mit weiteren Teilnehmer auch aus anderern Unternehmen als offene Schulung.
  • als individuelle Schulung nur mit Mitarbeitern aus Ihrem Unternehmen

Die Zugangsdaten für das jeweilige Webinar erhalten Sie nach der Anmeldung per E-Mail.


Präsenz Schulung

Diese Schulung ist eine Präsenz Schulung!
Unsere praxiserfahrenen Dozentinnen und Dozenten vermitteln den Teilnehmer direkt und intensiv die Inhalte der Schulung.
Und dies  als
  • gemeinsame Schulung mit weiteren Teilnehmer auch aus anderern Unternehmen als offene Schulung.
  • als individuelle Schulung nur mit Mitarbeitern aus Ihrem Unternehmen in
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    • in einer 1zu1 Schulung.

Preisvorteile bei Mehrfachbuchung

Wir bieten Ihnen Preisvorteile bei Mehrfachbuchungen unserer offenen Schulungen an.
Bitte sprechen Sie uns an, wir beraten Sie gerne.

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Inklusivleistungen

  • Professionelle Vortragstechnik (Beamer, Großbild-Leinwand oder -Bildschirm)
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Bei Schulungen in unseren Schulungszentren:

  • Mittagessen
  • kalte- und warme Getränke

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Wir geben Ihnen Planungssicherheit, denn diese Schulung kann schon ab einem Teilnehmer in Ihrem Unternehmen stattfinden.

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