Künstliche Intelligenz, Machine und Deep Learning von Software Factories

 

DATUM UND UHRZEIT:
Di. 21. Mai 2019
09:00 Uhr – 18:00 Uhr MEZ

VERANSTALTUNGSORT:
Holiday Inn Frankfurt - Alte Oper
Mainzer Landstraße 27
60329 Frankfurt am Main


Künstliche Intelligenz / KI (engl. Artificial Intelligence / AI) wird nach Cloud und Mobile bestimmt zu einem "Big Thing" für die kommende Dekade und ein führendes Thema sowohl in IT-Fach- als auch in Geschäftskreisen sein. Maschinelles Lernen ist dabei ein KI-Hauptzweig und ein wichtiges Werkzeug für die Gewinnung und Verarbeitung des "Goldes des 21. Jahrhunderts" - immer höher werdender Daten-Berge.

Ziel dieses Seminars ist es, Ihnen einen Impuls in die Richtung Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zu geben, sowie Ihnen den Weg zu zeigen wie man mit bereits auf dem Markt vorhandenen KI-Produkten und Diensten sofort loslegen kann. Es werden folgende Technologien vorgestellt - Azure Machine Learning Studio und Azure Cognitive Services von Microsoft, Machine Learning Services von Google Cloud, Amazon AWS und IBM Watson.

Außer theoretischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens kommen auch praktische Punkte nicht zu kurz - es wird gezeigt, wie man in Azure ML Studio die Experimente erstellt, testet, als Webdienst bereitstellt und anschließend in Excel anwendet und all das ohne eine einzige Codezeile programmieren zu müssen! Dadurch können auch Nicht-Programmierer und Fachspezialisten Ihre ML-Studio Lösungen produzieren wie z.B. das bei der Sitzung vorgestellte ML-Studio Experiment zur binären Klassifikation von Kredit-Risiko. Außerdem wird gezeigt, wie man mit KI-Diensten von Microsoft, Google, IBM und Amazon die Sprach-, Bild- und Video-Erkennung, Klassifizierung uvm. schnell und unkompliziert nutzen kann.

Teilnehmer dieses Seminars sollten sich dann ein Bild vom KI-Thema machen können, Einstieg- und Anschlusspunkte bekommen und vielleicht sogar eine Idee entwickeln, wie man Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in eigenen Projekten einsetzen könnte.

Zielgruppe: Investoren, Geschäftsführer (CEO), Bereichsleiter (CIO/CTO), Fachspezialisten, Software-Architekten, Software-Entwickler und Daten-Ingenieure.


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