1-Tages-Schulung
Künstliche Intelligenz

Agenda

Nutzen Sie Künstliche Intelligenz für Ihre Projekte! Die Schulung startet bei den Grundbegriffen der KI und vermittelt Ihnen die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, mit denen Sie zum Abschluss einen eigenen Image-Classifier als beispielhafte KI-Anwendung aufsetzen können. Dabei konzentriert sich die Schulung auf Deep Learning im Bereich Bildverarbeitung. (Vorkenntnisse in Python sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.)

Ziele der Schulung: 
Sie haben nach dem Vortrag einen Überblick über die Vielfalt der Methoden Künstlicher Intelligenz und erkennen, wie Sie KI selbst einsetzen können.

Für wen ist die Schulung interessant?
Entwickler, die für KI Lösungen in Ihrem Unternehmen zuständig sind/werden sollen
Projektmanager, die sich über die Möglichkeiten von KI informieren wollen und den Aufbau eines KI Projektes grundsätzlich überblicken wollen. Was steckt hinter/in einer KI Lösung?
Enthusiasten, die an neuesten Technology Trends teilhaben wollen.
KI Einsteiger ohne Unternehmenshintergrund

Referent: Dr. Jan Werth, M.Sc. - Data Scientist
Dr. Jan Werth ist Experte auf dem Gebiet Machine Learning und Deep Learning mit langjährigem Hintergrund in der Nachrichtentechnik und digitaler Signalverarbeitung. Bei PHYTEC leitet er das KI-Kompetenzzentrum.

Schulungspaket:
+ Ganztägige Verpflegung
+ Schulungsunterlagen

Bei uns in Mainz: 189,- € p.P. zzgl. MwSt.
Robert-Koch-Str. 39 · 55129 Mainz

Bei Ihnen im Unternehmen: 2.800,- € (zzgl. MwSt.)

Begrüßung und Vorstellung der Gäste

Übersicht und Erläuterung eines KI Prozesses

  • Nötige Schritte und Abfolge eines KI Prozesses

Fachgespräche - Kaffee & Snacks

Erläuterung "Deep Learning"

  • Mathematischer Hintergrund und Netzwerkstruktur

  • Erläuterung wichtiger Parameter

  • Richtige Auswertung der Ergebnisse

Mittagspause – Projektgespräche

Überblick Roadmap Seitens NXP

  • Was ist ein eIQ und warum sollte man es nutzen?

  • Möglichkeiten eIQ auf Phytec Hardware anzuwenden

  • Vorführung einer Beispielanwendung

Daten und Signal Vorbereitung für eine erfolgreiche KI

  • Wichtige Fragestellungen

  • Handlungsanweisungen

Pause - Projektgespräche

Die Tools für ein KI Projekt

  • Azure – DSVMs

  • Jupyter notebooks

  • Etc.

Embedded Hardware und KI

Bei Nachfrage
Erläuterung von Codebeispielen
und/oder ethische Diskussion