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Grundlagen für die angewandte KI-Realisierung

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep Learning Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen, und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es in diesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -Frameworks, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation.  Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequentiell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein. Details siehe in der folgenden Beschreibung der einzelnen Abschnitte.

1: Python Grundlagen für Deep Learning

In dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python Programmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt:

- Jupyter Notebook Grundlagen
- Die Syntax gängiger Python Strukturen, u.a. Funktionen, Klassen, Variablen
- Python Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
- Python Module

Anhand von Jupyter Notebooks werden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit, die Inhalte zu festigen.

Voraussetzungen:
- Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, objektorientierten Sprache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen / Variablen / Ablaufstrukturen / Klassen? 

Zielgruppe:
Entwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep Learning Algorithmen implementieren möchten.

 

2: Python Entwicklungstools für Deep Learning

In diesem Teil werden wichtige Python Entwicklungswerkzeuge, welche relevant für Deep Learning sind, näher betrachtet. Diese umfassen:
- Gängige Python Entwicklungsumgebungen
- Numpy
- Visualisierungstools

Auch in diesem Teil werden Inhalte interaktiv über Jupyter Notebooks vermittelt. Übungen geben den Teilnehmern die Möglichkeit, erlernte Kenntnisse direkt anzuwenden.

Voraussetzungen:
- Python Grundkenntnisse wie z.B. aus unserem Teil 1: Python Grundlagen für Deep Learning.

Zielgruppe:
- Python Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

Anmerkung: Deep Learning Frameworks selbst sind Bestandteil der Deep Learning Grundlagen Teile.

 

3: Deep Learning Grundlagen

In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python Framework für maschinelles Lernen "Tensorflow" wird gegeben um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:
- Neuronaler Netzwerk-Aufbau
- Allgemeiner Lernprozess
- Gängige Optimierungsverfahren
- Gängige Leistungsmetriken
- Convolutional Neural Networks
- Tensorflow Grundlagen

Auch hier werden die Inhalte über Jupyter Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

Voraussetzungen:
- Python Grundkenntnisse wie z.B. aus unserem Teil 1: Python Grundlagen für Deep Learning.
- Numpy Kenntnisse wie z.B. aus unserem Teil 2: Python Entwicklungstools für Deep Learning
- Optional: Grundkenntnisse von KI – z.B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt 1 Workshops – die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

Zielgruppe:
- Python Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 


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Im Juli bieten wir Ihnen ein riesiges, einsteigerfreundliches Programm rund um Grundlagen und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI). Auch mit dabei: Ein virtueller Workshop zur Erprobung von Methoden der Menschzentrierten Gestaltung für KI und das Strategie-Seminar zur Integration von KI im Unternehmen. Starten Sie mit uns durch!
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