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_1445@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 in d iesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Ei nstieg in die Pythonprogrammierung\, über die Betrachtung gängiger Entwick lungstools und -frameworks\, bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und deren Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse\, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequ enziell teilgenommen werden\, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werd en in vorherigen Teilen vermittelt – grundlegende Programmierkenntnisse so llten jedoch mitgebracht werden. \n\nDie Inhalte werden anhand von uns geh osteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt akti v im Web-Browser mit programmieren\, ohne vorher ihr eigenes System vorber eiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit\, die Inh alte zu festigen. \n\n2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning \n\nDi eser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprogrammierung un d Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Modul Numpy\, we lches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenschaftlicher Pyt hon-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinelle n Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solche s Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von t abellenbasierten Daten. \n\nDie Kenntnis dieser beiden Module ebnet den We g hin zu den im dritten Teil thematisierten Deep-Learning-Modulen. \n\nVor aussetzungen: \n Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Pyth on-Grundlagen für Deep Learning. \n\nZielgruppe: \n Python-Entwickler\, di e in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Grundkennt nisse besitzen. \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpun ktes finden Sie hier. X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:
\n\nMit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen ei ne Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und daf ür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.
\n\nIn mehreren Teilen geht es in diesem Schwerpunkt deshalb rund um die Entwicklung: Ange fangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtun g gängiger Entwicklungstools und -frameworks, bis hin zu Deep-Learning-Gru ndlagen und deren Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmiere rn ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den ein zelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse i n späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt – grundlege nde Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.
\n\nDie Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gem einsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Brows er mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen . Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen .
\n\n2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
\n\nDieser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprog rammierung und Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Mod ul Numpy, welches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenscha ftlicher Python-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinellen Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solches Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von tabellenbasierten Daten.
\n\nDie Kenntnis dieser beiden Module ebnet den Weg hin zu den im dritten T eil thematisierten Deep-Learning-Modulen.
\n\nVoraussetzungen
:
\nPython-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Python-Grund
lagen für Deep Learning.
Zielgruppe:
\nPython-Entwic
kler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Gr
undkenntnisse besitzen.
Details und Termine zu anderen Teilen di eses Schwerpunktes finden Sie hier.
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