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Nachrichten, Termine, Experten
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Deep Learning ist ein entscheidender Baustein, um die Fähigkeiten Ihres Unternehmens im Bereich Künstliche Intelligenz auszubauen und Kompetenzen in der praktischen Umsetzung materialwissenschaftlicher Probleme zu erwerben.
Hier sind einige Gründe, warum Ihr Unternehmen von einer tieferen Kenntnis in diesem Bereich profitieren wird:
Grundlagen der verwendeten Software Tools: Verstehen Sie PyTorch, FastAi und Jupyter Notebook und nutzen Sie diese effektiv für Ihre Projekte.
Prinzipien des Deep Learning: Erfahren Sie, wie Deep Learning als Methode des Maschinellen Lernens eingesetzt wird und welche Vorteile es bietet.
Anwendung von Deep Learning in der Materialwissenschaft: Erhalten Sie Einblicke in spezifische Anwendungen und lernen Sie, wie Sie diese in Ihrem Unternehmen umsetzen können.
Theorie von Neuronalen Netzen: Verstehen Sie Neuronale Neutze und vertiefen Sie Ihr Wissen über deren Struktur.
Klassifizierungsmodelle: Lernen Sie, wie Sie entsprechende Modelle implementieren und damit 2-Phasen-Stähle klassifizieren sowie tabellarische Daten analysieren können.
Convolutional Neural Networks für Bilddaten: Erfahren Sie, wie Sie Bilddaten effizient klassifizieren und konkrete Anwendungsfälle meistern.
Diskutieren Sie Ihre konkrete praktische Anwendung/Problemstellung mit Expert*innen.
Nutzen Sie diese Chance, um Ihr Unternehmen technologisch weiterzuentwickeln und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen!
Information on participating / attending:
Die Fortbildung eignet sich für:
Wissenschaftler*innen sowie Ingenieur*innen, die in der Forschung und Entwicklung sowie der industriellen Fertigung tätig sind.
Empfohlene Vorkenntnisse: Grundlegende Programmierkenntnisse in Python, Matlab oder anderen Programmiersprachen. Dazu gehören: 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.
Date:
02/23/2026 09:00 - 02/27/2026 13:00
Registration deadline:
02/20/2026
Event venue:
Die Fortbildung findet Online statt
Sankt Augustin
Nordrhein-Westfalen
Germany
Target group:
Scientists and scholars, all interested persons
Email address:
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Materials sciences
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
08/20/2025
Sender/author:
Stefan Klein
Department:
Kommunikation & Medien
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event79869
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