EIN PRAXISORIENTIERTER EINBLICK IN DEEP LEARNING & DESSEN EINSATZMÖGLICHKEITEN IM UNTERNEHMEN

Workshop

EIN PRAXISORIENTIERTER EINBLICK IN DEEP LEARNING & DESSEN EINSATZMÖGLICHKEITEN IM UNTERNEHMEN

Inhalt

Künstliche neuronale Netze sind in der Lage, komplexe nichtlineare Zusammenhänge zwischen Daten und gewünschten Ausgaben automatisch zu erlernen. In unserem Workshop entmystifizieren wir zunächst die Schlagworte „Künstliches neuronales Netzwerk“ und Deep Learning. Lernen Sie anhand von Praxisbeispielen, wozu Deep Learning in der Lage ist und worauf es bei der Implementierung von Methoden in Python zu achten gilt.

Geplante Dauer

Halbtagesworkshop

Vorwissen

Kein Vorwissen nötig.

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WEITERE
INFORMATIONEN

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VERANSTALTUNGEN
ZUM THEMA

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KI-gestützte Prognose Low-/No-Code für Deep Learning

KI-gestützte Prognose Low-/No-Code für Deep Learning

Im kostenfreien zweiteiligen Online-Workshop lernen Sie, wie Sie Deep Learning mit grafischer Low-/No-Code-Software für Prognoseaufgaben auf Basis von Zeitreihen einsetzen. Zeitreihen sind Daten, die zeitlich geordnet erfasst werden, wie zum Beispiel die Stromlast pro Minute. Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen und hat seine Leistungsfähigkeit bereits bei einer Vielzahl von Prognosen mit nichtlinearem Charakter unter Beweis gestellt.

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ANSPRECHPERSON

Juliane Höbel-Müller

Juliane Höbel-Müller

Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen
  • KONTAKT

    Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg
    c/o Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
    Universitätsplatz 2
    39106 Magdeburg

    0391 – 67 57 446

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