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Nachrichten, Termine, Experten
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Nach einer kurzen Einführung, welche mathematisch nicht in die Tiefe geht, werden Anwendungsbeispiele von Deep Learning entwickelt. Die Teilnehmer werden lernen, wie man mit Hilfe von Python und geeigneten Bibliotheken Neuronale Netzwerke implementieren und anwenden kann. Der Fokus liegt dabei auf der eigenständigen Anwendung der erarbeiteten Modelle. Jedem Teilnehmer wird ein geeigneter Computer, sowie der benötigte Code der entwickelten Verfahren in Form von Jupyter Notebooks, zur Verfügung gestellt. Im Vordergrund steht das entdeckende Lernen durch eigenaktives Ausführen und Ändern der zur Verfügung gestellten Skripte. Ziel ist es, dass die Teilnehmer Möglichkeiten und Probleme
kennen und anwenden lernen, um die gelernten Inhalte auf eigene Daten effizient übertragen und adaptieren zu können.
Ideale Voraussetzungen für eine erfolgreiche Teilnahme an der Fortbildung sind grundlegende Programmierkenntnisse in Python, Matlab oder anderen Programmiersprachen. Die Vorkenntnisse umfassen unter anderem: Variablen und
zugehörge arithmetische Operationen, Funktionen, Fallunterscheidungen, Kontrollstrukturen). Weiterhin sind Mathematik Grundkenntnisse hilfreich. Beispielsweise sollten Sie eine Vorstellung zu den Stichworten Vektor, lineare Abhängigkeit, Gradient und Nichtlinearität haben.
Das Fortbildung steht unter der fachlichen Leitung von:
Prof. Dr. Stefan Sandfeld
Professor für Mikromechanische Materialmodellierung an der Technischen Universität Freiberg
Dr.-Ing. Tim Dahmen
Teamleiter Computational 3D Imaging, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Weitere Informationen unter:
https://www.dgm.de/index.php?id=6548
Information on participating / attending:
DGM-Mitglied: 1375 €
Persönliches DGM-Mitglied | Mitarbeiter/-in eines DGM-Mitgliedsunternehmens /-institutes.
DGM-Nachwuchsmitglied (<30 Jahre): 825 €
Persönliches DGM-Mitglied | Mitarbeiter/-in eines DGM-Mitgliedsunternehmens /-institutes.
Regulär: 1.450 €
Regulär Nachwuchsteilnehmer (<30 Jahre): 900 €
Teilnahmepreise inkl. 19% MwSt.
Enthalten sind Unterlagen, Getränke, Mittagessen und ein Abendessen.
Nachwuchsplätze werden nur vergeben, wenn die Veranstaltung nicht voll ausgelastet ist. Spätestens 3 Wochen vor Veranstaltungsbeginn erhalten die angemeldeten Nachwuchsteilnehmer eine Mitteilung, ob die Teilnahme möglich ist. Bei großer Nachfrage wird bei der Platzvergabe das DGM-Nachwuchsmitglied bevorzugt.
Date:
09/24/2019 09:00 - 09/26/2019 17:00
Event venue:
TU Bergakademie Freiberg
Freiberg
Sachsen
Germany
Target group:
Business and commerce, Scientists and scholars
Email address:
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Economics / business administration, Information technology, Materials sciences, Mechanical engineering
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
05/02/2019
Sender/author:
Dipl.-Ing. Fahima Fischer
Department:
Pressereferat
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event63503
DGM-Fortbildung Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen auf materialwissenschaftliche Beispiele You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.
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