Seminar / Training Künstliche Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Thinking
KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE
Einführung und ANN-Struktur
- Biologische Neuronen und künstliche Neuronen
- Modell eines ANNs
- In ANNs verwendete Aktivierungsfunktionen
- Typische Klassen von Netzwerkarchitekturen
Mathematische Grundlagen und Lernmechanismen
- Wiederbesichtigung der Vektor- und Matrixalgebra
- Zustandsraum-Konzepte
- Konzepte der Optimierung
- Fehlerkorrektur-Lernen
- Gedächtnisbasiertes Lernen
- Hebbsches Lernen
- Kompetitives Lernen
Einschichtige Perceptrons
- Struktur und Lernen von Perceptrons
- Musterklassifikator - Einführung und Bayes'sche Klassifikatoren
- Perceptron als Musterklassifikator
- Perceptron-Konvergenz
- Beschränkungen eines Perceptrons
Feedforward ANN
- Strukturen von mehrschichtigen Feedforward-Netzwerken
- Backpropagation-Algorithmus
- Rückwärtspropagation - Training und Konvergenz
- Funktionale Approximation mit Backpropagation
Radiale Basisfunktionsnetzwerke
- Mustertrennbarkeit und Interpolation
- Regularisierungstheorie
- Regularisierung und RBF-Netze
- RBF-Netzentwurf und Training
- Approximationseigenschaften von RBF
Kompetitives Lernen und selbstorganisierende ANN
- Allgemeine Clustering-Verfahren
- Lernende Vektorquantisierung (LVQ)
- Kompetitive Lernalgorithmen und Architekturen
- Selbstorganisierende Feature-Maps
- Eigenschaften von Merkmalskarten
Unscharfe Neuronale Netze
- Neuro-Fuzzy-Systeme
- Hintergrund von Fuzzy-Mengen und Logik
- Entwurf von Fuzzy-Stämmen
- Entwurf von Fuzzy ANNs
MASCHINELLES LERNEN
- Das PAC Learning Framework
- Garantien für endliche Hypothesenmenge - konsistenter Fall
- Garantien für endliche Hypothesenmenge - inkonsistenter Fall
- Allgemeinheiten
- Deterministischer Lebenslauf Stochastische Szenarien
- Bayes-Fehler-Rauschen
- Schätz- und Approximationsfehler
- Modellauswahl
- Radmeacher Komplexität und VC - Dimension
- Bias - Varianz Kompromiss
- Regularisierung
- Überanpassung
- Validierung
- Support-Vektor-Maschinen
- Kriging (Gaußscher Prozess Regression)
- PCA und Kernel PCA
- Selbstorganisationskarten (SOM)
- Kernel-induzierter Vektorraum
- Mercer-Kerne und Kernel-induzierte Ähnlichkeitsmetriken
- Reinforcement-Lernen
DEEP LEARNING
- Logistische und Softmax-Regression
- Sparse Autoencoder
- Vektorisierung, PCA und Whitening
- Selbstgesteuertes Lernen
- Tiefe Netzwerke
- Lineare Dekodierer
- Faltung und Pooling
- Sparsame Kodierung
- Unabhängige Komponentenanalyse
- Kanonische Korrelationsanalyse
Geschulte Softwareversion
Wir schulen die jeweils letzte, verfügbare Version der Software in unseren Seminaren.
Seminar und Anbieter vergleichen
Öffentliche Schulung
Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.
Inhausschulung
Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.
Webinar
Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
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René Launa
Telefon: + 43 (720) 022000
E-Mail: rene.launa@seminar-experts.at -
Adam Steyer
Telefon: + 43 (720) 022000
E-Mail: adam.steyer@seminar-experts.at
Seminardetails
| Dauer: | 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich und Webinar: € 1.797 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Voraussetzungen: | Gutes Verständnis für Mathematik; Gutes Verständnis für grundlegende Statistik; Grundlegende Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, werden aber empfohlen. |
| Standorte: | Bregenz, Graz, Innsbruck, Klagenfurt, Linz, Salzburg, Wien |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
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Weitere Informationen unter + 43 (720) 022000 |
Seminartermine
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