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NEUER TERMIN: DGM-Webinar „Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen auf materialwissenschaftliche Beispiele“

|   2020-DGM-NL-04

22. bis 26. Juni 2020 / Das Webinar steht unter der fachlichen Leitung von Prof. Dr.-Ing. Frank Mücklich, Material Engineering Center Saarland – MECS und Dr.-Ing. Tim Dahmen, DFKI GmbH

 

Für die Auswertung materialwissenschaftlicher und werkstoffkundlicher Daten, vor allem für Bilddaten, wird Künstliche Intelligenz in Form des Maschinellen Lernens mit Hilfe von Deep Learning immer wichtiger. In dieser Fortbildung bieten wir Ihnen einen praxisorientierten Einstieg in faltungsbasierte neuronale Netwerke (Convolutional Neural Networks) zur automatischen Analyse von materialwissenschaftlichen Daten. Der Fokus wird auf der Klassifizierung und Segmentierung von Bilddaten liegen.

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.

Ihr Nutzen:

  • Nach einer kurzen Einführung, welche mathematisch nicht in die Tiefe geht, werden gemeinsam Anwendungsbeispiele von Deep Learning entwickelt.
  • Sie 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.
  • Durch eigenaktives Ausführen und Ändern der zur Verfügung gestellten Skripte können Sie das Erlernte direkt praktisch anwenden.
  • Nach der Teilnahme kennen Sie die Möglichkeiten und Problemestellungen des Maschinellen Lernen, so dass Sie die gelernten Inhalte auf eigene Daten effizient übertragen und adaptieren zu können.

Dieses Webinar über 5 Tage bietet Ihnen die Möglichkeit, morgens am Webinar teilzunehmen und an den Nachmittagen Ihrer „normalen“ Tätigkeit nachzugehen. Nutzen Sie daher die Möglichkeit und melden Sie sich gleich an!

Weitere Informationen zu den Inhalten und den Preisen dieser Fortbildung finden Sie hier.    

Bei Fragen stehen wir Ihnen gerne unter fortbildung@dgm-inventum.de zur Verfügung.

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