Deep Learning

Seminar

Termin: 15.12.2020
Anmeldeschluss: 27.11.2020

Methoden der Künstlichen Intelligenz und vor allem des Deep Learnings (DL) kommen aktuell in den meisten Software-Applikationen zur Anwendung. Alle Varianten von Artificial Intelligence (AI) / DL-Technologien werden praktisch eingesetzt wie zum Beispiel Process Robotics, regelbasierte Systeme, Machine Learning (ML), DL, Natural Language Processing, Physische Roboter mit künstlicher Intelligenz (Cobots), Affective Computing (künstliche emotionale Intelligenz) und Computer Vision.
DL ist State-of-the-Art-Methodologie in Bildern, Video und Spracherkennung.

In diesem Seminar erwerben Mitarbeiter*innen aus der industriellen Praxis eine fundierte Grundlage und erfahren, was DL ist, seine Anwendungen, Methoden und Algorithmen. Die Vorgehensweise in typischen DL-Projekten wird erklärt und an praktischen Beispielen illustriert. Es werden auch Einschränkungen diskutiert sowie die sinnvolle Kombination von klassischen und DL-Methoden besprochen.

Seminarinhalte

  • Kritische Analyse der klassischen ML-Algorithmen
  • Standard-DL-Algorithmen: CNN, RNN, Generative Netze
  • Moderne DL-Architekturen: Deep-Reinforcement-Learning, Attention, Transformer, GPT, BERT usw.
  • Anwendungen der ML im allgemeinen und DL insbesondere: Bilder und Sprache erkennen und verstehen, Sensorik, Web Suche
  • Einschränkungen von DL

Ihre Vorteile

Sie verstehen im Detail die DL-Methode, ihre Algorithmen und Anwendungen.

Sie kennen die praktischen Einsatzmöglichkeiten und die Einschränkungen von DL.

Sie üben direkt am eigenen praktischen DL-Projekt.

Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage

  • selbständig DL-Projekte durchzuführen.
  • DL auf praktische Projekte anzuwenden.
  • verschiedene Algorithmen und Methoden richtig einzusetzen und kritisch zu evaluieren.

Lehr- und Lernmethoden

In diesem Seminar werden folgende Lehr- und Lernmethoden eingesetzt: theoretischer Unterricht, Diskussion der praktischen Beispiele, Erarbeiten eines eigenen DL-Projekts.

Zum Vortragenden

Electrical engineering study at Technical University Vienna, Dipl.Ing. 1997, PhD 2004. Development of intelligent algorithms for mobile networks, networks simulations and optimization, patent management and machine learning (Siemens AG Austria, 1998-2016). Machine learning, deep learning and artificial intelligence (WS Technology Gmbh Austria, 2016-2018). Safety engineering (Bosch AG Austria, 2019-2020). Guest lecturer at FH Kärnten (2010 – 2020): Lecturers in Radio Frequency Communications and Next Generation Access, supervision of several master thesis. Currently employed at FH Campus Vienna (teaching and research). Participant at several national (FFG project IFOSS) and international (EU project WINNER) research projects.

Auf einen Blick

Zielgruppe Das Seminar richtet sich an die Fachleute aus der Praxis, Ingenieur*innen und Manager*innen, die ein Verständnis und praktisches Wissen über diese neue Technologie erwerben wollen.
Abschluss Teilnahmebestätigung (bei mindestens 80 % Anwesenheit)
Vortragende

DI Dr. techn. Mugdim Bublin
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DI Dr. techn. Mugdim Bublin

Unterrichtssprache Deutsch
Veranstaltungsort FH Campus Wien
Favoritenstraße 226
1100 Wien
Teilnahmegebühr

€ 280,00 (USt.-befreit)