KI – Maschinelles Lernen mit Python und Pytorch

Helena Schmidt

Unterrichtssprache: Deutsch

Kursbeschreibung:

• Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens mit neuronalen Netzen und deren praktische Umsetzung in Python mit PyTorch. Zunächst wird erklärt, wie ein neuronales Netz lernt, was Deep Learning bedeutet und wie Backpropagation funktioniert. Anschließend werden neuronale Netze für konkrete Anwendungen trainiert, darunter Bilderkennung mit CNNs sowie Reinforcement Learning am Beispiel einfacher Spiele wie Tic-Tac-Toe. Inhalt ist auch die Datenaufbereitung für das Training sowie verschiedene Optimierungskonzepte und die Visualisierung des Trainings mit TensorBoard.

Voraussetzungen:

Die Teilnehmerinnen benötigen grundlegende Kenntnisse in Python. Python sowie Jupyter Notebook sollten im Vorfeld auf einem Laptop installiert werden.

Biographie: Helena Schmidt

Helena Schmidt arbeitet seit 2018. Sie ist als Data Scientist tätig und unterstützt Firmen bei der Entwicklung von Datenanalysen und Machine Learning Anwendungen in Python and R. Davor hatte sie Physik studiert und darin auch promoviert.