Informationsveranstaltung
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Machine Learning mit Python

  • Kurszeit
    Fr, Sa 08:30-17:00
    Dauer
    20 UE
    Preis
    € 750,00
    Ort
    In den Räumlichkeiten des BFI Wien
    Mögliche Termine
    20.10.2023 - 21.10.2023

Voraussetzungen

- Hardware-Grundkenntnisse
- Grundkenntnisse einer Programmiersprache von Vorteil

Nutzen und Karrieremöglichkeiten

Ohne Python geht fast nichts mehr, ist sie doch mit unzähligen Drittanbieter-Bibliotheken eine der vielseitigsten Programmiersprachen. In diesem Intensivworkshop erhalten Sie eine Einführung in Grundlagen und Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und verwenden diese für erste praktische Anwendungen - verständlich und anschaulich erklärt. Machen Sie sich mit Begriffen wie Machine und Deep Learning vertraut, mit Python als Programmiersprache und den gängigen Python-Bibliotheken. Trainieren Sie mit Raspberry Pi und Raspberry Pi Camera sowie im Bereich der Objekterkennung mit Tensorflow.

Zielgruppe

  • Einsteiger:innen, die einen kompakten Einblick in das Thema suchen
  • Embedded-Programmierer:innen, Software-Architekt:innen und Elektroniker:innen
  • Interessierte mit grundlegenden Vorkenntnissen, die ihre Kompetenzen und Karrierechancen steigern wollen

Inhalte

  • Begriffe Machine Learning, Deep Learning
  • Python als Programmiersprache für Machine Learning
  • Voraussetzungen Hardware/Software
  • Virtuelle Umgebungen in Python
  • Python Module NumPy, SciPy, Pandas
  • Tensorflow/Tensorflow Light
  • OpenCV
  • Teachable Machine
  • Erweiterungsmöglichkeiten mit TPU (Tensor Processing Unit) zur Performance-Steigerung

Berufliche Verwendung

  • Sie erfahren, welche Vorteile Python als Programmiersprache bietet und wie man sie effektiv einsetzt.
  • Sie wissen, was die Begriffe Machine Learning und Deep Learning bedeuten.
  • Sie können im Anschluss an den Workshop in die Python-Programmierung einsteigen.
  • Sie lernen die Einsatzmöglichkeiten von Raspberry Pi als leistungsstarke Plattform für Machine Learning kennen.
  • Sie setzen eigene Projekte im Bereich Objekterkennung um.