Einführung in Machine Learning mit Python

Eigene Programmierübungen in Python werden mit Theorie, Demonstrationen, und Hands-on-Experimenten abwechslungsreich unterstützt. Alle fünf Sessions unterfüttert unser Experte mit sauberen Begriffseinführungen, Anwendungsbeispielen, spannenden Episoden und eindrücklichen Demonstrationen auch außerhalb des Python-Kontexts.

Zielgruppe

Der Classroom richtet sich an alle Personen aus dem Softwarebereich mit erster Programmiererfahrung (bevorzugt in Python), die erste Schritte im Bereich des maschinellen Lernens gehen und so einen Überblick erhalten möchten.

Voraussetzungen

Kenntnisse einer höheren Programmiersprache werden vorausgesetzt. Elementare Python-Grundlagen sind hilfreich. Das dritte und vierte Webinar setzt zudem Grundkenntnisse in Python, pandas und Matplotlib voraus, die in den ersten beiden Sessions des Classrooms erarbeitet werden.

Die Folien der Präsentationen sind aufgrund zahlreicher englischer Begriffe vollständig in englischer Sprache gehalten, um eine bessere Lesbarkeit zu erzeugen. Der Vortrag findet in deutscher Sprache statt.

Agenda

• Zusammenhang zwischen KI und Machine Learning

• Überblick über verschiedene Arten von Machine-Learning-Algorithmen

• Effiziente Datenaufbereitung als wichtigster Teil eines Machine-Learning-Projekts

• Einführung in die Möglichkeiten von pandas für die Bearbeitung heterogener Datenstrukturen

• Einblick in die Erstellung von Diagrammen mit Matplotlib und seaborn

• Überwachtes (supervised learning), unüberwachtes (unsupervised) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning)

• Funktionsweise und wichtige Begriffe von künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) und Deep Learning