Weiterbildungsmodul: Machine Learning mit Python

Anzeige

Lernen ist ein zentraler Faktor von Intelligenz. Die Realisierung intelligenter Systeme durch Computer, die nicht programmiert sondern angelernt werden, ist das Ziel von Künstlicher Intelligenz. Maschinelles Lernen befasst sich mit den dazu notwendigen Methoden und Algorithmen. Diese formulieren unterschiedliche Lernziele, adressieren diverse Anwendungsgebiete und stellen verschiedene Anforderungen an die vorhandenen Daten.

Jeder der beruflich größere Datenmengen intelligent nutzen will, um aus ihnen einen Mehrwert zu erzeugen, braucht daher zum einen ein Überblickswissen über Maschinelles Lernen. Zum anderen wird ein tieferes algorithmisches Verständnis benötigt, um Aufwände abzuschätzen und durch Anpassungen Erfolgsraten zu erhöhen. Ziele des Angebots ist es daher, Teilnehmerinnen und Teilnehmer in diesem Sinne für Maschinelles Lernen (theoretisch und praktisch) fit zu machen. Wir werden mit Python und zugehörigen Bibliotheken arbeiten, die Open Source und State-of-the-Art Implementierungen anbieten. Auch Aspekte des Maschinellen Lernens in der Cloud werden mit konkreten Beispielen behandelt.

Maschinelles Lernen ist der algorithmische Kern vieler aktueller Technologien und Entwicklungen bei denen es darum geht, aus Daten zu lernen und dann optimale Entscheidungen zu treffen. Die Algorithmen können aber auch künstlerisch tätig werden und sogar träumen. Ein paar Prognosen sagen sogar voraus, dass der Computer intelligenter als der Mensch werden wird.

Weiterbildungsangebot der AWW und der TH Brandenburg: Machine Learning mit Python

Die Besonderheit des Weiterbildungsangebotes „Machine Learning mit Python“ ist, dass nicht nur einzelne Algorithmen theoretisch abgehandelt werden. Die praktische Anwendung und das Lösen einer echten Aufgabe stehen im Vordergrund. In einer sogenannten “Data Challenge” können sich die Kursteilnehmer dabei mit den Studierenden der Vorlesung “Data Mining” im Masterstudiengang Informatik der Technischen Hochschule Brandenburg messen.

Beim Maschinellen Lernen verderben viele Köche nicht etwa den Brei, sondern machen ihn besser. Dies geschieht mittels sogenannter Ensemble-Methoden, die mehrere Modelle geeignet kombinieren. Welche zwei Standard-Ansätze es dazu gibt und wie diese funktionieren werden die Teilnehmer ebenfalls im Kurs lernen. Natürlich wird auch „Deep Learning“ als das zurzeit heißeste Gebiet von Maschinellem Lernen ein Thema sein. Damit dies alles gelingt wird als technologische Grundlage Python genutzt.

Mit der Programmiersprache Python ist es möglich sofort interaktiv zu beginnen, so dass man sich ganz auf seine Aufgabe, die Daten und ihre Analyse konzentrieren kann. Auch ohne Informatiker zu sein, kann man so schnell Algorithmen des Maschinellen Lernens anwenden und erste Resultate erzielen. Das geht oft bereits mit 20 bis30 Zeilen Code, so behält man leicht den Überblick.

Mit Python kann man bei seinem vertrauten Betriebssystem bleiben. Python ist plattformunabhängig, so dass man seinen Code überallhin mitnehmen kann. Im Bereich von Machine Learning ist Python mit entsprechenden Bibliotheken sehr gut aufgestellt, oft sind die verfügbaren Algorithmen state-of-the-art. Die Frameworks beim sogenannten Deep Learning, das spektakuläre Resultate in Serie erzeugt, setzen nahezu ausschließlich auf Python. Python ist sehr breit einsetzbar, so dass es auch auf sehr spezifische Themen und Fragestellungen angewendet werden kann. Es wird in vielen unterschiedlichen Gebieten angewendet und weiterentwickelt. Deswegen kennen viele, die ihren Hintergrund nicht in der Informatik haben, Python vielleicht bereits.

Ansprechperson:
Dr. Annette Strauß
T +49 3381 355 750
M annette.strauss@aww-brandenburg.de