Machine Learning Boot Camp

Webinar

Kompetenz plus
Der Mensch und seine Handlungskompetenzen: Konzepte, Tools und Methode

Wintertermine: 16., 17. & 24. November 2022
Anmeldeschluss: 2. November 2022
Sommertermine: 19., 20. & 26. April 2023

Anmeldeschluss: 4. April 2023

Mit lernenden Programmen innovativ, fokussiert und ressourcensparend analysieren und Lösungsansätze finden.
Für Commerce, Marketing & Sales, Recht und Verwaltung, IT Security, Logistik, Gesundheitswesen u.a.

Informieren Sie sich über mögliche Förderungen beim waff/Digi-Winner!

Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete und welche Chancen ergeben sich durch Machine Learning Algorithmen? Unser Alltag wird bereits von Machine Learning und seinen lernenden Programmen bestimmt wie bei Spamfiltern für E-Mail Programmen, Gesichtserkennung von Facebook, personalisierte Werbung, Empfehlungslisten bei großen internationalen Online-Anbieter*innen, um nur einige zu nennen.

Unternehmen suchen schnelle, intelligente Analysen und Lösungsansätze, die leistungsfähig und lernfähig sind. Mit Machine Learning können viele produzierte Daten für einen zielgerichteten Einsatz analysiert und genutzt werden. Routineaufgaben werden beschleunigt und die Informationsgewinnung verbessert. Darüber hinaus werden Personenressourcen gespart.

In dieser dreitägigen interaktiven Webinarreihe erhalten die Teilnehmer*innen einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning Methoden. Fallbeispiele aus der Praxis werden mithilfe der Software R oder Python analysiert.

Inhalte der Webinarreihe

  • Positionierung von Machine Learning zwischen Artificial Intelligence (AI) und Deep Learning (DL)
  • Einführung in das Arbeiten mit R (oder Python): Oberfläche, Funktionen und Pakete
  • Supervised Machine Learning Algorithmen:
    • k-Nearest Neighbors
    • Decision Tree
    • Random Forest
    • Support Vector-Machine
  • Unsupervised ML-Algorithmen: kurzer Ausblick auf
    • k-Means-Algorithmus
    • Principal Component-Analysis

Ihre Vorteile

Sie können die Einsatz-Möglichkeiten von Machine Learning in Ihrem beruflichen Arbeitsumfeld bestimmen und planen.

Sie verstehen die vorgestellten Machine Learning Algorithmen und können einfache Beispiele mit der Software R (oder Python) entwickeln.

Am Ende der Webinarreihe sind Sie in der Lage,

  • die Vorteile des Einsatzes von Machine Learning im Berufsalltag darzustellen.
  • Verfahren zur statistischen Analyse von Datensätzen für Ihre beruflichen Projekte auszuwählen.
  • Datensätze einzulesen, zu bereinigen und zu skalieren sowie Features zu extrahieren.
  • ML-Verfahren zu gestalten und Prognosen durchzuführen.

Lehr- und Lernmethoden

In dieser Webinarreihe werden folgende Lehr- und Lernmethoden eingesetzt: Workshop mit kurzen Vorträgen, Einzel- und Gruppenarbeiten. Alle Beispiele und Lösungen stehen über Moodle als Download zur Verfügung.

Technische Voraussetzungen

Sie benötigen für die Teilnahme ein Notebook mit bereits installierter Software R und der Software Zoom, um am Webinar aktiv mitarbeiten zu können.

Die Software R (oder Python) und der Zoom-Client für Meetings können kostenlos von den genannten Seiten bezogen werden!

Zum Vortragenden

DI Dr. Christian Hölzl ist Absolvent der TU Wien. Seit vielen Jahren beschäftigt er sich mit Computersimulation. Hervorzuheben ist hier vor allem sein Simulationsmodell Green Dynamics für T-Systems, das erstmals aufzeigte, wie Unternehmen und Organisationen ihre IT-Infrastruktur optimieren können, um den Energieverbrauch maßgeblich zu senken. Green Dynamics wurde 2008 mit dem Green IT Award ausgezeichnet und erhielt 2009 den Umweltpreis der Stadt Wien. Er ist seit 2015 Lehrender an der FH Campus Wien.

Auf einen Blick

Zielgruppe Projektleiter*innen, Produktionsleiter*innen, Datenverantwortliche im Commerce, Marketing & Sales, Recht und Verwaltung, IT Security, Logistik und Gesundheitswesen. Interessent*innen, die mit den vorgestellten Machine Learning-Verfahren und Methoden Daten strukturieren und analysieren wollen.
Abschluss Teilnahmebestätigung
Vortragende

DI Dr. Christian Hölzl
DI Dr. Christian Hölzl

Veranstaltungsort Online
Teilnahmegebühr

€ 660 (USt.-befreit)