BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//Michael Angstadt//biweekly 0.4.4//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUPLISH X-FROM-URL:https://www.digitalzentrum-fokus-mensch.de X-WR-TIMEZONE:Europe/Berlin BEGIN:VEVENT UID:ap_1041@www.digitalzentrum-fokus-mensch.de SUMMARY:KI-Trainer: Entwicklung –\; Python-Entwicklungstools für Deep Learning STATUS:CONFIRMED DESCRIPTION:\n\nHier anmelden \n\nMit den geeigneten Plattformen und Entwic klungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesonde re die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzah l an Entwicklungstools\, die es KI-Entwicklern erlauben\, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit f ür die Problemlösung selbst zu finden. \n\nIn mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools u nd -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Die se Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse\, startbereit für De ep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenomm en werden\, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen T eilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmie rkenntnisse vorhanden sein. \n\n \n\n2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning \n\nIn diesem Teil werden wichtige Python-Entwicklungswerkzeuge\, welche relevant für Deep Learning sind\, näher betrachtet. Diese umfassen: \n\n- Gängige Python-Entwicklungsumgebungen \n\n- Numpy \n\n- Visualisieru ngstools \n\nInhalte werden interaktiv über Jupyter-Notebooks vermittelt. Übungen geben den Teilnehmern die Möglichkeit\, erlernte Kenntnisse direkt anzuwenden. \n\n \n\nVoraussetzungen: \n\nPython-Grundkenntnisse wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (siehe Li nk am Ende der Beschreibung für Details) \n\n \n\nZielgruppe: \n\nPython-E ntwickler\, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten. \n\n \n\nAnmer kung: \n\nDeep-Learning-Frameworks selbst sind Bestandteil der Deep-Learni ng-Grundlagen-Teile. \n\n \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier. X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:
\n\nMit den geeigneten Plattformen und Ent wicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbeso ndere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Viel zahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit fü r aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.
\n\nIn mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Eins tieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklung stools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementat ion. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teil genommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorheri gen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Progr ammierkenntnisse vorhanden sein.
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2: Python-Entwicklu ngstools für Deep Learning
\n\nIn diesem Teil werden wichtige Python -Entwicklungswerkzeuge, welche relevant für Deep Learning sind, näher betr achtet. Diese umfassen:
\n\n- Gängige Python-Entwicklungsumgebungen< /p>\n\n
- Numpy
\n\n- Visualisierungstools
\n\nInhalte werde n interaktiv über Jupyter-Notebooks vermittelt. Übungen geben den Teilnehm ern die Möglichkeit, erlernte Kenntnisse direkt anzuwenden.
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Voraussetzungen:
\n\nPython-Grundkenntnisse wie z.B. aus uns erem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (siehe Link am E nde der Beschreibung für Details)
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Zielgruppe:
\n\ nPython-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.
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Anmerkung:
\n\nDeep-Learning-Frameworks selbst si nd Bestandteil der Deep-Learning-Grundlagen-Teile.
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D etails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.
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