Über diese Schulung
Die Schulung zum Machine Learning Specialist führt Sie, anhand prominenter Beispiele und praktischer Anwendungsfälle aus der Industrie, in die Welt der KI ein. In interaktiven Sessions diskutieren und entwickeln Sie einen KI-Anwendungsfall - von der Idee bis zur Umsetzung. Neben Datenpipelines, Datenanalyseprozessen und Data-Mining-Tools liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Datenvisualisierung und -aufbereitung. Sie lernen verschiedene Methoden im Bereich des überwachten Lernens, des unüberwachten Lernens, des Deep Learning sowie des Reinforcement Learning kennen. Schließlich erhalten Sie einen Einblick in Big-Data-Architekturen und das Big-Data-Ökosystem sowie einen Ausblick auf das Thema Edge AI.
Warum dieses Training das Richtige für Sie ist
Die Ausbildung zum Machine Learning Specialist richtet sich an technische Fachkräfte aus dem Bereich der Datenanalyse, die die konkreten technologischen Methoden und Ansätze verstehen und praktische Erfahrungen mit den wichtigsten Methoden der künstlichen Intelligenz sammeln wollen. Grundlegende Programmierkenntnisse sind erforderlich.
Schulungsziele und Tagesordnung
Nach diesem Training haben Sie ein vertieftes Verständnis für die verschiedenen Methoden der künstlichen Intelligenz gewonnen. Anhand praktischer, interaktiver Übungen haben Sie unter anderem die wichtigsten Techniken des maschinellen Lernens kennengelernt und ein breites Verständnis für die einzelnen KI-Bausteine gewonnen.
Tag 1 Begrüßung und Einführung in die Woche & Einführung in Data Science und AI
- AI News und Anwendungen
- AI Navigator (Analyse verschiedener Anwendungsfällen)
- Interaktive Sitzung
- Daten und Pipelines in einem industriellen Kontext
- Prozesse der Datenanalyse
- Datenverarbeitungstools und visuelle Analyse
- Diskussion und Abschluss
Tag 2 Einführung in maschinelles Lernen und explorative Datenanalyse
- Explorative Datenanalyse und Einführung in die Visualisierung (Libriaries Teil 1 und Teil 2)
- Theorie und Beispiele: Überwachtes Lernen
- Theorie und Beispiele: Unüberwachtes Lernen
- Diskussion und Abschluss
Tag 3 Praktische Übung
- Praktische Übung Teil 1: Überwachtes Lernen
- Praktische Übung Teil 2: Überwachtes Lernen
- Erklärbare AI
- Praktische Übung Teil 3: Unüberwachtes Lernen
- Praktische Übung Teil 4: Unüberwachtes Lernen
Tag 4 Einführung in Deep Learning
- Praktische Übung Teil 5: Deep Learning
- Praktische Übung Teil 6: Deep Learning
- Einführung in das Reinforcement Learning
- Diskussion und Abschluss
Tag 5 Einführung in Industrial Big Data & Prüfung
- Parallelisierung von Aufträgen mit Map Reduce
- Ökosysteme für große Daten
- Interaktive Sitzung
- Ausblick: Edge AI
- Feedback-Sitzung
- Prüfung
- Abschließende Diskussion
- Zertifikatsverleihung
Sie erhalten ein offiziell anerkanntes Professional Certificate "Machine Learning Specialist" der RWTH International Academy. Die erbrachten Leistungen können auf andere zertifizierte Kurse oder ein weiterführendes Studium angerechnet werden, da sie mit dem "European Credit Transfer System" (ECTS) gekennzeichnet sind und grundlegend zu Ihrer beruflichen Entwicklung beitragen. Darüber hinaus erhalten Sie das Zertifikat als verifizierten digitalen Ausweis, der durch die Blockchain geschützt und authentifiziert wird und durch seine uneingeschränkte Sichtbarkeit, Sicherheit und Flexibilität Ihr berufliches Portfolio gezielt stärkt.
Erfahren Sie mehr
- Bausteine der KI
- Datenwissenschaft
- Python für Datenwissenschaft
- Datenbanken & Pipelines
- Datenanalyse und -visualisierung
- Erklärbare AI
- Maschinelles Lernen
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Deep Learning
INC Academy
academy@innovation-center.com
Unsere Partner
Referenten
Tim Schroeder studierte Elektrotechnik und Informationstechnik sowie Betriebswirtschaftslehre und General Management an der RWTH Aachen. Als Head of Artificial Intelligence beim INC Innovation Center leitete er mehrere bi- und multilaterale Projekte in den Bereichen Industrie 4.0, Logistik 4.0 und Künstliche Intelligenz. Durch Technologie-Scouting, Datenanalysen und KI-Bewertungen unterstützt er Unternehmen bei der erfolgreichen Umsetzung neuer Innovationen.
Tim Schroeder
Dr. Christoph Rippe studierte Wirtschaftsmathematik mit den Schwerpunkten Stochastik und Optimierung an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und promovierte anschließend im Bereich Operations Management zu Problemen des Bestandsmanagements für Servicetechniker. Bei INC Innovation Center ist Christoph als Senior Technology Specialist für die Datenanalyse und prototypische Umsetzung von KI-Anwendungsfällen verantwortlich. Außerdem betreut er Schulungen und arbeitet an Forschungsthemen im Zusammenhang mit der Anwendbarkeit von KI (Small Data Augmentation/Transfer Learning).
Dr. Christoph Rippe
Seit Januar 2020 ist Aymen Gannouni wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau. Er leitet die Forschungsgruppe Production Enhancing Technologies innerhalb der Abteilung Data Intelligence. Aymen Gannouni arbeitet an verschiedenen Digitalisierungsprojekten der Industrie 4.0 (z.B. Baustellen, Tunnelbau, Textilherstellung, Kunststoffverarbeitung, Batteriezellenherstellung). Zuvor studierte er Informatik mit Nebenfach Betriebswirtschaftslehre im Bachelor und Master an der RWTH Aachen.
Aymen Gannouni
Seit Februar 2020 arbeitet Hans Zhou als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Cybernetics Lab. Dort befasst er sich in Forschungsprojekten mit der Anwendung von maschinellem Lernen für Produktion und mechatronische Systeme. Zuvor studierte er Maschinenbau und Verfahrenstechnik an der TU Darmstadt.
Hans Zhou
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Michael Zeng ist seit September 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Cybernetics Lab der RWTH Aachen University. Als Teil der Forschungsgruppe Production-Enhancing Technologies arbeitet er an den Themen Data Lakes, Produktionsdatenmanagement und Cloud-Edge Data Infrastructure. Michael Zeng studierte Physik und Computational Engineering an den Universitäten Marburg und Darmstadt.
Michael Zeng
Verfügbare Termine
Regulärer Preis: 4.200€ (+ 19% MwSt.)
Regulärer Preis: 4.200€ (+ 19% MwSt.)