Veranstaltungen

In der viertägigen Schulung lernen die Teilnehmenden aktuelle Verfahren des Maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und erweitern das neu erlernte Wissen in einem Einsatzbereich. Neben der Möglichkeit, von den Erfahrungen der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu profitieren, bietet die interaktive Veranstaltung außerdem Raum für Networking und Austausch.

Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs zum Certified Data Scientist und eines von vier frei wählbaren Vertiefungsmodulen: »Zeitreihenanalyse« (Leitung: IAO), »Deep Learning for Text Mining«, »Image and Video Understanding« oder »Cognitive Robotics«.

Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und vertiefen sie in einem Einsatzbereich. Um den Wissenstransfer in Ihr Unternehmen sicher zu stellen, arbeiten Sie an praktischen Aufgaben in einem »virtuellen Labor«. Dabei wechseln zwei Präsenzphasen mit Phasen selbstständiger Arbeit, wo Sie im virtuellen Labor eine umfangreichere Aufgabe bearbeiten, Ihren Fortschritt dokumentieren und bei Bedarf Rücksprache mit unseren Expert*innen halten. Damit sind Sie bestens vorbereitet, um für die Zertifizierung zum »Senior Data Scientist« im selben Lernlabor ein Analyseprojekt eigenständig zu bearbeiten.

Das virtuelle Labor besteht aus einem umfangreichen Toolkit mit bewährter Open-Source-Software und Zugriff auf leistungsfähige Hardware. Jupyter Notebooks erlauben nicht nur die Programmierung und Ausführung von Python-basierten Applikationen, sondern eignen sich mit ihren vielfältigen Annotationsmöglichkeiten ideal für den Austausch mit unseren Fachleuten. Das ganze Lernlabor ist web-gestützt: Sie benötigen lediglich ein internetfähiges Endgerät mit einem aktuellen Webbrowser, um das Labor (auch mobil) nutzen zu können.

Alle Informationen zu den Zertifikatslehrgängen finden Sie auf der Website Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz

Die Veranstaltung richtet sich an

Analyst*innen, Software-Entwickler*innen und Interessierte, die aus Daten mit maschinellen Lernverfahren Modelle - insbesondere tiefe Neuronale Netze - entwickeln möchten, die in intelligenten Systemen zum Einsatz kommen.