Im Zeitalter der digitalen Transformation spielen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) eine zentrale Rolle in der IT-Welt. Diese Technologien bieten immense Möglichkeiten, unsere Arbeitsweise zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Trotz des großen Potenzials gibt es auch viele Missverständnisse und überhöhte Erwartungen. Daher ist es wichtig, realistische und fundierte Kenntnisse über KI und ML zu erwerben. Eine solche Gelegenheit bietet die Webinar-Serie „Einführung in Machine Learning mit Python“, die von der heise academy organisiert wird.
Die Webinar-Serie beginnt am 27. August 2024 und erstreckt sich über fünf Sitzungen, die jeweils vier Stunden dauern. Die Webinare richten sich an Personen mit ersten Programmiererfahrungen, vorzugsweise in Python, und bieten eine umfassende Einführung in die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Jedes Webinar wird von einem Experten geleitet und kombiniert Theorie, praktische Übungen und interaktive Elemente.
Die Termine und Themen der Webinar-Serie sind wie folgt:
- 27. August 2024: Python-Grundlagen und Datenaufbereitung mit NumPy und pandas - 03. September 2024: Datenaufbereitung und -visualisierung mit pandas und Matplotlib - 10. September 2024: Grundlagen und überwachtes Lernen (supervised learning) mit scikit-learn - 17. September 2024: Entscheidungsbäume, unüberwachtes (unsupervised) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning) - 24. September 2024: Deep Learning: Künstliche neuronale Netze mit Keras und TensorFlowDie Webinar-Serie deckt ein breites Spektrum an Themen ab, die für den Einstieg in Machine Learning und Künstliche Intelligenz notwendig sind. Die Teilnehmer lernen verschiedene Arten von Machine-Learning-Algorithmen kennen, erfahren, wie man Daten aufbereitet und visualisiert, und erhalten Einblicke in klassische statistische Verfahren sowie in künstliche neuronale Netze.
Im ersten Webinar werden die Grundlagen der Programmiersprache Python behandelt, insbesondere in Bezug auf die Datenaufbereitung. Die Teilnehmer lernen, wie man mit Bibliotheken wie NumPy und pandas arbeitet, um Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
Das zweite Webinar konzentriert sich auf die Visualisierung von Daten. Hier werden Werkzeuge wie pandas und Matplotlib verwendet, um Daten in anschaulichen Grafiken darzustellen, was die Analyse und Interpretation erleichtert.
Im dritten Webinar geht es um das überwachtes Lernen, eine der wichtigsten Techniken im Machine Learning. Mit Hilfe der Bibliothek scikit-learn lernen die Teilnehmer, wie man Modelle erstellt, trainiert und evaluiert.
Das vierte Webinar behandelt das unüberwachte Lernen und das bestärkende Lernen. Diese Methoden sind besonders nützlich, wenn keine gelabelten Daten vorhanden sind oder wenn ein System durch Versuch und Irrtum lernen soll.
Das abschließende Webinar widmet sich dem Deep Learning, einer fortgeschrittenen Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Mit Keras und TensorFlow lernen die Teilnehmer, wie man komplexe Modelle erstellt und trainiert.
Ein besonderes Merkmal der Webinar-Serie ist der praxisorientierte Ansatz. Neben theoretischen Grundlagen liegt der Schwerpunkt auf praktischen Übungen und Demonstrationen. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Alle Webinare werden aufgezeichnet, sodass die Teilnehmer die Inhalte später noch einmal durchgehen können.
Die Teilnahme an einem einzelnen Webinar kostet 169 Euro (inkl. MwSt.). Es gibt jedoch auch die Möglichkeit, alle fünf Webinare als Paket zu einem reduzierten Preis von 595 Euro zu buchen. Dieser Preis beinhaltet den Zugang zu allen Aufzeichnungen und Materialien.
Die Webinar-Serie „Einführung in Machine Learning mit Python“ bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Sie richtet sich an alle, die erste Schritte in diesem spannenden Bereich machen möchten und solide Grundlagen aufbauen wollen. Mit einem ausgewogenen Mix aus Theorie und Praxis sowie der Möglichkeit, das Gelernte später noch einmal zu vertiefen, ist diese Webinar-Serie eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit Machine Learning und KI beschäftigen möchten.
Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website der Webinar-Serie. Um über Angebote der heise academy auf dem Laufenden zu bleiben, können sich Interessierte zum Newsletter anmelden.