Coding-Workshopreihe von HITeC @ ARIC
HITeC ist das Forschungs- und Technologietransferzentrum des Fachbereichs Informatik der Universität Hamburg und bietet im Winter Semester 20/21 eine Coding-Workshopreihe bei ARIC an. ARIC ist das Artificial Intelligence Center Hamburg e.V. – ein Bindeglied zwischen anwendungsorientierter Forschung und praxisbezogener Anwendung im Bereich Künstlicher Intelligenz und wie HITeC im Partnernetzwerk von ahoi.digital.
Die Workshops sind zu unterschiedlichen Themenschwerpunkten konzeptioniert:
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Der Workshop führt die grundlegenden Konzepte der datengetriebenen Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens ein.
Der Workshop zielt explizit auf Nicht-Informatiker und vor allem Entscheider, CEOs, Marketing Experten, oder allgemein zukünftige Anwender, die über die grundlegenden Prinzipien und Verfahren des maschinellen Lernens und der datenbasierten KI Bescheid wissen wollen.
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Der Workshop widmet sich in drei Sessions den drei unterschiedlichen Lernmethoden der datengetriebenen KI: überwachtes, unüberwachtes, und verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning). Es werden jeweils die theoretischen Grundlagen der jeweiligen Lernmethoden und deren Anwendungsgebiete erklärt. Dieses Angebot richtet sich an Einsteiger mit Python Kenntnissen oder zumindest Programmierkenntnissen, die einen praktischen Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen suchen.
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Dieser Workshop folgt dem gleichen Schema wie Workshop 2, widmet sich aber nun in drei Sessions jeweils neuronalen Methoden für die drei unterschiedlichen Lernparadigma. Dieses Angebot richtet sich an Einsteiger mit Python Kenntnissen oder zumindest Programmierkenntnissen, die einen praktischen Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen mit neuronalen Methoden suchen.
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In diesem Workshop geht es um eine spezielle Klasse von neuronalen Netzwerken, die für den schnellen Aufstieg des Deep Learnings verantwortlich sind: Convolutional Neural Networks. Dieses Angebot richtet sich an fortgeschrittene Anfänger, die bereits erste Erfahrungen mit neuronalen Netzwerken und überwachtem Lernen sammeln konnten.
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Dieser Workshop stellt die generellen Prinzipien und Verfahren in zwei Schritten vor: Zuerst werden die grundlegenden Funktionsweisen anhand der Optimierung eines MLPs für ein einfaches Regressionsproblem gezeigt. In der zweiten Session werden dann Unterschiede der Verfahren und die Auswirkung verschiedener Einstellungen anhand der Optimierung eines CNNs für einen realen Anwendungsfall für Klassifizierung aufgezeigt. Dieses Angebot richtet sich an Fortgeschrittene, die bereits gute Erfahrungen mit neuronalen Netzwerken (insbesondere MLP und CNN) und überwachtem Lernen sammeln konnten und nun an einer Optimierung dieser Netzwerke interessiert sind.
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Nähere Inforamtionen zu den Inhalten der Workshops, sowie Kosten und Anmeldeverfahren finden Sie bei ARIC e.V.
