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_605@www.digitalzentrum-fokus-mensch.de SUMMARY:KI-Trainer: Entwicklung - Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 1 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\n1: Python-Grundlagen für Deep Learnin g \n\nIn dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python-Progra mmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen w erden behandelt: \n\n- Jupyter-Notebook-Grundlagen \n\n- Die Syntax gängig er Python-Strukturen\, u. a. Funktionen\, Klassen\, Variablen \n\n- Python -Datenstrukturen (List\, Dictionary\, Tuple) \n\n- Python-Module \n\nAnhan d von Jupyter-Notebooks werden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit\, die Inhalte zu festigen. \n\n \n\nVoraussetzungen: \n\nAllgemeine Programmierkenntniss e: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen\, objektorienti erten Sprache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden kö nnen: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen/Variablen/Ablaufstrukturen/Klassen? \n\n \n\nZielgruppe: \n\nEn twickler ohne Pythonkenntnisse\, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möchten. \n\n \n\nDetails und Termine zu anderen Teilen die ses 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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1: Python-Grundlage n für Deep Learning
\n\nIn dieser zweiteiligen Reihe werden die Grun dlagen der Python-Programmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht . Die folgenden Themen werden behandelt:
\n\n- Jupyter-Notebook-Grun dlagen
\n\n- Die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen , Klassen, Variablen
\n\n- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, 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.
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Voraussetzungen:
\n\nAllgemeine Programmierkenntnisse: Teiln ehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, objektorientierten Spr ache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktione n/Variablen/Ablaufstrukturen/Klassen?
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Zielgruppe:
\n\nEntwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep-Learning-Alg orithmen implementieren möchten.
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Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.
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