Advanced Machine Learning & Deep Learning

Die Teilnehmenden können maschinelle Lernverfahren und deren Einsatzgebiete, mit dem Schwerpunkt auf den neuesten Ansätzen zu Deep Learning, diskutieren. Sie können ihr Verständnis der theoretischen Grundlagen in die Praxis übertragen.

1. Überblick über Machine Learning und Deep Learning
2. Verschiedene Arten des maschinellen Lernens im Überblick
3. Handhabung der Daten für das maschinelle Lernen
4. Neuronale Netze und Deep Learning
5. Prozess: Training, Validierung Test; Begrifflichkeiten
6. Convolutional Neural Networks
7. Bekannte Netzwerkarchitekturen
8. Transfer Learning
9. Recurrent Neural Networks, LSTMs
10. Besondere Anwendungsaufgaben: Semantische Segmentierung von Bildern, Autoencoder, GANs
11. Visualisierung der Vorgänge in einem neuronalen Netz
12. Wie KI überlistet werden kann
13. Reinforcement Learning