Die Veranstaltung vermittelt die theoretischen Fundamente und die industrielle Implementierung künstlicher neuronaler Netze. Ausgehend von mathematischen Optimierungsgrundlagen werden zentrale Architekturen von künstlichen Neuronalen Netzen systematisch erarbeitet. Parallel dazu erfolgt die praktische Umsetzung in Python, wobei der Fokus auf robustem Data Engineering, effizientem Modelltraining und dem Transfer der Algorithmen in produktive Anwendungsszenarien liegt.
- Trainer/in: Tobias Miunske