Skalierbares Lernen

Die effiziente und skalierbare Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in produktiven Systemen ist eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg im Unternehmen. Hier lernen Sie die theoretischen Grundlagen zum Entwurf von maschinellen Lernsystemen kennen und üben die technische Umsetzung in der Praxis.

 

Zielgruppe: Data Scientists, Analysten, die ihre Fähigkeiten im Entwurf skalierbarer Lernsysteme ausweiten wollen. Softwareentwickler/-architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln.

Voraussetzungen: Kurs „Aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens“

Sprache: Vorträge in Deutsch, Material in Englisch

Inhalt

Tag 1

  • Komplexität und Laufzeitanalyse von Lernalgorithmen
  • Implementierung auf GPUs, Mehrkern- und verteilten Systemen
  • Hardware-Architektur für ML-Systeme

Tag 2

  • Maschinelles Lernen für Big Data Anwendungen 
  • High Performance Computing für maschinelles Lernen 
  • Verteilte Parallelisierung mit dem Message Passing Interface (MPI) und dem Global Address Space Programming Interface (GPI)
  • Implementierung von ML Systemen in der Cloud

Praxisphase

  • Übungen im virtuellen Lernlabor im Umfang von 2 Arbeitstagen im Zeitraum von 2 Monaten

Rahmen

Das Angebot zum Gesamtpreis von 5.300 Euro beinhaltet

  • den dreitägigen Grundkurs „Aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens“ in Sankt Augustin mit anschließender Praxisphase (ca. 3 Arbeitstage im Zeitraum von 2 Monaten), 
  • diesen zweitägigen Vertiefungskurs in Kaiserslautern mit anschließender Praxisphase (ca. 2 Arbeitstage im Zeitraum von 2 Monaten),
  • eine halbtägige Prüfung in Sankt Augustin.

Es besteht die Möglichkeit die Vertiefungen einzeln zu buchen. Bei Einzelbuchung der Vertiefung werden die Inhalte des Grundkurses vorausgesetzt. Der Einzelpreis beträgt 1.900 Euro.

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung.

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Maximale Teilnehmerzahl: 15 

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Veranstaltungsort:
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik
Fraunhofer-Platz 1, 67663 Kaiserslautern

Termine und Anmeldung

Bitte wählen Sie für die Zertifizierung je einen Termin für den Grundkurs sowie das Vertiefungsmodul. Einzelbuchungen sind ebenfalls möglich.

* Pflichtfelder

Grundkurs »Aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens«
Vertiefungsmodul »Skalierbares Lernen«
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Stornogebühren