AI - Einstieg in Analytics & Machine Learning

Das erste A.I. Projekt in die Praxis umzusetzen stellt Organisationen vor diverse Herausforderungen: Geeignete Anwendungsfälle zur Umsetzung müssen gefunden und Know How aufgebaut werden. Zusätzlich ist die Wahl eines geeigneten Vorgehensmodells für den Projekterfolg entscheidend.

Dieser Workshop vermittelt Ihnen die wesentlichen Kenntnisse, die für ein erfolgreiches erstes A.I. Projekt notwendig sind. Wir zeigen typische Anwendungsfälle auf und vermittelt anhand der KNIME Analytics Platform die methodischen und technischen Grundlagen des Machine Learning. Mit dem ITGAIN Analytical Process wird ein konkretes Vorgehensmodell für A.I. Projekte dargestellt.

Facts

Teilnehmerpreise: 

Regulär: €1.590,- zzgl. MwSt.
Studenten: auf Anfrage 
Gruppenrabatt: 10% ab dem 3 Teilnehmer 
Early Bird: 10% bis 10 Wochen vor Seminarstart 
Seminardauer:2 Tage
In-House Seminare: Bei Anfrage ab 5 Teilnehmern 

Im Falle einer Absage durch den Teilnehmer, 6 Wochen vor Kursbeginn, erfolgt keine Erstattung des Teilnehmerpreises. Es besteht jedoch die Möglichkeit, den ausgefallenen Teilnehmer durch eine andere Person zu ersetzten.

Der Teilnehmerpreis beinhaltet sämtliche Unterrichtsmaterialien sowie die Verpflegung während des Seminares.

Zielgruppe

Analysten, Projektleiter, IT-Mitarbeiter, Mathematiker, Statistiker sowie Mitarbeiter der Fachbereiche, die ein Analytics Projekt starten wollen. Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik. 

Voraussetzungen

Dieser Kurs setzt keine besonderen Vorkenntnisse voraus. 
Ein Grundverständnis im Umgang mit verschiedenen Datenquellen (hier insbesondere CSV-Dateien) ist empfehlenswert.
Für die Teilnahme ist ein Notebook mit 8GB Arbeitsspeicher erforderlich, auf dem die KNIME Analytics Platform installiert wird. Auf Anfrage können wir ein Notebook für die Dauer des Kurses bereitstellen.

Seminarinhalt

Der Kurs vermittelt Vorgehensmodelle und Grundlagen der Analytics & Machine Learning. Mit dem ITGAIN Analytical Process wird ein Vorgehensmodell für A.I. Projekte vorgestellt und während der Schulung beispielhaft durchlaufen. Anhand des Anwendungsfalls Kündigungsverhinderung (Churn Prevention) werden die Aufbereitung von Daten, das Modelltraining und die Modellbewertung vermittelt. Hierzu wird exemplarisch das Open Source Werkzeug „KNIME Analytics Platform“ verwendet.  

Tag 1: Einführung und Grundlagen 

  • Vorgehensmodelle für A.I.: Der ITGAIN Analytical Process 
  • Typische Use Cases
  • Grundlagen des Machine Learning 
  • Einführung in die KNIME Analytics Platform 
  • Anbindung von Datenquellen und Datenaufbereitung 
     

Tag 2: Analytics und Machine Learning 

  • Mathematische und statistische Funkionen 
  • Ausgewählte Machine Learning Verfahren 
  • Operationalisierung von Modellen 
  • Wartung von Modellen und Gütekriterien

Anmeldung