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Neuer Workshop: Deep Learning mit Keras & TensorFlow

Keras ist eine High-Level-Schnittstelle, die ein schnelles, einfaches und flexibles Prototypisieren von (tiefen) Neuronalen Netzwerken mit TensorFlow, Theano und CNTK. ermöglicht. In einem neuen eintägigen Workshop gibt Dr. Shirin Glander eine Einführung in Neuronale Netzwerke und zeigt in einem ausführlichen praktischen Teil, wie ein genereller Workflow zum Erstellen, Testen und Visualisieren von Neuronalen Netzwerken mit Keras und TensorFlow aussieht. Das Trainieren von tiefen Neuronalen Netzwerken – das sogenannte Deep Learning – ist ein Anwendungsfall von Big-Data-Analysen, denn sie erlauben es, hochkomplexe Probleme zu lösen. Klassische Aufgabengebiete sind Bilderkennung, Spracherkennung, Natural Language Processing etc.

Um gute Neuronale Netzwerke zu bauen, müssen die vorhandenen Daten zunächst verstanden und vorbearbeitet werden. Im nächsten Schritt werden die Daten in Trainings- und Testsets unterteilt, die dann zum Trainieren der Modelle und anschließendem Vorhersagen verwendet werden. Final wird die Modell-Performance bestimmt und bei Bedarf optimiert. Im praktischen Teil wird das Keras R Paket genutzt – ein Interface zu Keras, das es erlaubt, Keras-Funktionalitäten zusammen mit R und RStudios Data Science und Visualisierungspaketen zu nutzen. „Keras Prototyping bietet eine einfache und schnelle Art, auf Maschine Learning Frameworks komplexe Modelle zu erstellen und zu analysieren“, so Shirin Glander. Machine Learning sei im Grunde erst am Anfang und werde zunehmend wichtiger: „AI ist weiter auf dem Vormarsch – wir finden sie bereits überall: Google, Facebook, Siri und viele weitere Technologien beinhalten bereits Machine-Learning-Komponenten.“ Es handele sich dabei keineswegs um einen vorübergehenden Hype: „Im Gegenteil: Die Daten werden sogar immer komplexer und sind in vielen Fällen mit einfachen Modellen nicht zu bewältigen.“

Zum eintägigen Workshop „Deep Learning mit Keras und TensorFlow“ kann man sich hier anmelden.

Über die Trainerin

Dr. Shirin Glander hat in der Bioinformatik promoviert. Sie wendet Analyse- & Visualisierungsmethoden verschiedenster Bereiche an – z.B. Machine Learning, klassische Statistik, Textanalyse, etc. – um Informationen aus Daten zugänglich und nutzbar zu machen.

Deep Learning und mehr: Data Science bei der codecentric AG

Data Science erlaubt es, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Dabei kommen einerseits Techniken zum Einsatz, die von Statistik bis zu Maschinellem Lernen reichen, andererseits die Fähigkeit, mit moderner Hardware beliebige Mengen an Daten zu verarbeiten. Denn es geht nicht nur darum, Daten zur Verfügung zu haben, sondern darum, Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen, um ihr volles Potential auszuschöpfen. Mehr über Data Science bei der codecentric AG gibt es hier.

data science und deep learning bei codecentric