Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

• Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI
• Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)
• Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen
• Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung
• KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

• Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

• Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

• Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen
• Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden
• Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement learning)
• Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung
• Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

Der Kurs umfasst zwei Schulungstage.
Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden (9.30 Uhr bis 15.30 Uhr) und findet größtenteils am PC statt.