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_601@www.digitalzentrum-fokus-mensch.de SUMMARY:KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 1 STATUS:CANCELLED DESCRIPTION:\n\nDieses Event wurde verschoben auf folgenden Termin: Termin- Link \n\nMit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechende n Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools\, die es KI-Entwicklern erlauben\, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Im plementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung sel bst 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 und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Progra mmierern ohne KI-Kenntnisse\, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden\, benötigte Kenn tnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig f ür den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein . \n\n \n\n1: Python-Grundlagen für Deep Learning \n\nIn dieser zweiteilig en Reihe werden die Grundlagen der Python-Programmierung als Basis für Dee p Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt: \n\n- Jup yter-Notebook-Grundlagen \n\n- Die Syntax gängiger Python-Strukturen\, u. a. Funktionen\, Klassen\, Variablen \n\n- Python-Datenstrukturen (List\, D ictionary\, Tuple) \n\n- Python-Module \n\nAnhand von Jupyter-Notebooks we rden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit\, die Inhalte zu festigen. \n\n \n\nVora ussetzungen: \n\nAllgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bere its 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/Ablau fstrukturen/Klassen? \n\n \n\nZielgruppe: \n\nEntwickler ohne Pythonkenntn isse\, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möchten. \n \n \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden S ie hier. X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:
Dieses Event wurde verschoben auf f olgenden Termin: Termin-Link
\n\nMit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen s ich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, di e es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Imple mentationen 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 Einstieg in die Pythonprogrammier ung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hi n zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es P rogrammierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Ke nntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sei n.
\n\n\n\n
1: Python-Grundlagen für Deep Learning
\n\nIn dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python-Programmieru ng als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt:
\n\n- Jupyter-Notebook-Grundlagen
\n\n- Die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
\n\n- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
\n\n- Python-Mod ule
\n\nAnhand von Jupyter-Notebooks werden die Inhalte interaktiv e rarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglic hkeit, die Inhalte zu festigen.
\n\n\n\n
Voraussetzungen:
\n\nAllgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntn isse 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?
\n\n\n\n
Zielgruppe:
\n\nEntwickler ohne Pyth onkenntnisse, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möch ten.
\n\n\n\n
Details und Termine zu anderen Teilen dieses Sc hwerpunktes finden Sie hier a>.
\n DTSTART;TZID=Europe/Berlin:20201005T100000 DTEND;TZID=Europe/Berlin:20201005T120000 CREATED:20200908T130653Z LOCATION:Online DTSTAMP:20201001T063952Z URL:https://www.digitalzentrum-fokus-mensch.de/kos/WNetz?art=Appointment.sh ow&id=601 END:VEVENT BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Berlin LAST-MODIFIED:20231222T233358Z TZURL:https://www.tzurl.org/zoneinfo-outlook/Europe/Berlin X-LIC-LOCATION:Europe/Berlin BEGIN:DAYLIGHT TZNAME:CEST TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 DTSTART:19700329T020000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZNAME:CET TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 DTSTART:19701025T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 END:STANDARD END:VTIMEZONE END:VCALENDAR