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Auf dieser Seite finden Sie alle aktuellen Schulungsangebote der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz und ihrer Mitgliedinstitute zum Thema Data Science und KI. Sie können die Schulungen nach Kategorien (Themen und Einstiegslevel) durchsuchen.

Unsere Schulungstermine und -angebote werden regelmäßig aktualisiert. Für genauere Infos klicken Sie bitte auf das entsprechende Schulungsangebot. Bei Fragen können Sie uns jederzeit unter datascientist@iais.fraunhofer.de kontaktieren.

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  • Online und Fraunhofer IPT / 09. Mai 2022, KW 19 bis KW 24

    Certified Data Scientist Specialized in Production

    © NicoElNino / fotolia.de

    In der Schulung »Certified Data Scientist Specialized in Production« erhalten Sie einen praxisnahen Einblick in den Entwicklungszyklus eines Machine Learning Projektes im Produktionsumfeld. Von der Use Case Findung und Bewertung, über die Datenaufnahme, Vorverarbeitung und Modellierung in Python bis hin zum Deployment werden konkrete Vorgehensmodelle umgesetzt. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Certified Data Scientist Specialized in Production« ab.

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  • Online  / 09. Mai 2022, 14. November 2022/ Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Trustworthy AI

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    Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

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  • Online / 30. Mai 2022, 11. Oktober 2022, 08. November 2022 / Dauer: 4 Tage Grundkurs (+ Vertiefungsmodul)

    Certified Data Scientist Specialized in Deep Learning

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    Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und vertiefen sie in einem Einsatzbereich. Um den Wissenstransfer in Ihr Unternehmen sicher zu stellen, arbeiten Sie an praktischen Aufgaben in einem »virtuellen Labor«. Dabei wechseln zwei Präsenzphasen mit Phasen selbstständiger Arbeit, wo Sie im virtuellen Labor eine umfangreichere Aufgabe bearbeiten, Ihren Fortschritt dokumentieren und bei Bedarf Rücksprache mit unseren Expert*innen halten. Damit sind Sie bestens vorbereitet, um für die Zertifizierung zum »Senior Data Scientist« im selben Lernlabor ein Analyseprojekt eigenständig zu bearbeiten.

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  • Online / 13. Juni 2022, 13. Dezember 2022 / Dauer: 3 Tage

    Data Quality and Data Preprocessing

    Data Scientist Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    Daten sind der Rohstoff der Zukunft, wobei die Qualität der Daten maßgeblich das Ergebnis einer jeden Analyse beeinflusst. Dies gilt für klassische Data-Mining-Prozesse und neueste KI-Methoden gleichermaßen. Hochwertige Daten bieten Unternehmen einen klaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil. In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Datenmanager Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität. Reale Daten enthalten oftmals kleine Fehler, welche negative Auswirkungen auf eine Analyse haben können. Damit Sie das Potenzial Ihrer Daten voll ausschöpfen, vermittelt dieses Seminar umfassend die wesentlichem Grundlagen der modernen Datenvorverarbeitung. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt: anhand eines Datensatzes setzen Sie die erlernte Theorie mit Python praktisch um. Nach dem Besuch dieser Schulung sind Sie in der Lage, die Datenvorverarbeitungen in Ihrem Alltag strukturiert und effizient durchzuführen und Ihre Daten besser zu nutzen.

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  • Online / 20. Juni 2022, 21. November 2022 / Dauer: 2 Tage

    Image and Video Understanding

    © Fraunhofer IAIS

    Bilder enthalten reiche Information, die aber auch kompliziert zu extrahieren ist. Meist liegen wenig Metadaten vor und erst der Kontext liefert Hinweise auf die Bedeutung. Daraus ergeben sich spezifische Schwierigkeiten, Modelle des Bildverstehens zu lernen. Ausgehend von Methoden des überwachten Lernens lernen Sie auch Verfahren kennen, die mit wenigen Trainingsbeispielen auskommen und erfahren, wie man unbalancierten Trainingsdaten umgehen kann. Die Vorerfahrungen und praktischen Erfordernisse der Teilnehmer*innen können bei der konkreten Themenauswahl berücksichtigt werden.

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  • Online / 20. Juni 2022, 23. November 2022 / Dauer: 2 Tage

    Zeitreihenanalyse

    © Fraunhofer IAIS

    Zeitreihen stellen Analyst*innen vor besondere Herausforderungen. Hier gilt die Annahme, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind, in der Regel nicht. Zum Beispiel ist die Außentemperatur um 12:01 nicht unabhängig von der Außentemperatur um 12:00. In der Praxis kommen solche Daten häufig vor: Verschleiß an Maschinenteilen, der Kundweg durch einen Online-Shop und Muster in der Aktivierung von Gehirnzellen sind Beispiele für Phänomene, die mit Zeitreihen untersucht werden. In dieser Schulung lernen Sie wichtige Methoden zum Analysieren von Zeitreihendaten kennen. An praxisnahen Aufgaben und Beispielen lernen Sie die Methoden anzuwenden.

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  • Online / 20. Juni 2022, / Dauer: 5 Tage

    Certified Data Scientist Specialized in Machine Data Analytics

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    Im Kontext der Digitalisierung spielen Methoden des maschinellen Lernens eine immer größer werdende Rolle bei der Analyse von Maschinen- und Anlagendaten. Insbesondere die Konstruktion geeigneter Kennzahlen und Features sowie die fachgemäße Interpretation der Analyseresultate - z.B. im Bereich der prädiktiven Wartung - stellen eine große Herausforderung dar.

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  • Online / 22. Juni 2022, 21. November 2022 / Dauer: 2 Tage

    Deep Learning for Text Mining

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    Nach aktuellen Schätzungen liegen mehr als 80 Prozent der verfügbaren Informationen als Text vor. Das automatische Verstehen der Textinhalte, z.B. in Sozialen Medien, ist daher sehr relevant. Die hier vorgestellten Methoden klassifizieren Dokumente in inhaltliche Kategorien, bestimmen die Ähnlichkeit von Worten, Phrasen und Dokumenten, reichern sie semantisch an mit Namen, Relationen und Meinungen, oder sie beantworten Fragen. Ihre Performanz wurde in den letzten Jahren durch moderne Optimierungsverfahren und Deep Learning entscheidend verbessert.In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick über Textverstehen und die damit lösbaren Probleme. Sie lernen an praktischen Beispielen verschiedene fortgeschrittene Lernverfahren und ihre Einsatzmöglichkeiten auf Basis von Python, Scikit Learn und Google TensorFlow kennen. Zur praktischen Arbeit steht ein virtuelles Labor zur Verfügung mit Zugriff auf leistungsfähige Hardware. Zu jeder Lektion gibt es Beispielskripte als Jupyter Notebooks.

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  • Online  / 28. Juni 2022, 22. November 2022 Dauer: 2 Tage

    Cognitive Robotics

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    Durch maschinelles Lernen (ML) können sich Robotersysteme ohne großen Konfigurationsaufwand automatisch einrichten und viele Objekte bereits ohne spezifisches Wissen über deren Geometrie robust greifen und manipulieren. Weitere Technologien ermöglichen auch die Detektion und Segmentierung von Objekten zur Interaktion in unstrukturierten Umgebungen. Zudem helfen Simulationen, tiefe neuronale Netze zu trainieren und so das zeit- und personalintensive Annotieren von Trainingsdaten zu vermeiden.

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  • Online / 12. September 2022, / Dauer: 2 Wochen + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Data Management

    Werden Sie Spezialist*in für das Datenmanagement! Unsere Fraunhofer-Expert*innen vermitteln Ihnen, wie Sie mit dem Konzept des Data Lakes Daten für die Analyse zusammenführen und aufbereiten. Diese praxisorientierte und interaktive Ausbildung befähigt Sie, Entscheidungen zur Einführung und Nutzung von Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken zu treffen.

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