Webinar: ML-DEEP-DIVE "Image-Processing"
Mehrwerte aus Daten mit Maschinellen Lernen

Qualifizieren 14.05.2020 17:00 - 21:00 Webinar | online | bundes­weit (OstWestfalenLippe)

Die digitale Transformation versorgt uns mit immer mehr Daten, die wir gewinnbringend nutzen können. Während klassische Ansätze bei großen Datenmengen an ihre Grenzen stoßen, bietet das Maschinelle Lernen eine Möglichkeit, einen Mehrwert aus den Daten zu erzeugen. Für ein Unternehmen kann das ganz konkret bedeuten, dass Daten ein Teil der Wertschöpfungskette werden.

Mit der Veranstaltungsreihe „Tag des Maschinellen Lernens“ wurde bisher erfolgreich, ein erster Einblick in das Themenfeld des Maschinellen Lernens ermöglicht. Mit dem Format „ML-Deep-Dive“ soll es einen Schritt tiefer in die Materie gehen. So wird in mehreren Blöcken das Thema „Image Processing“ erkundet, von prä-CNN-Verfahren bis zu Transfer Learning. Dabei werden die öffentlichen Vortragsinhalte parallel in „Jupyter“-Notebooks vorgestellt und miteinander geteilt. Im Fokus liegt hier die praktische Auseinandersetzung.

Diese Veranstaltung erfolgt in Kooperation mit DATA-SCIENCE-MEETUP-BIELEFELD und ist damit ein Brückenschlag zwischen KMU’s – Data-Science-Practicians – Studierenden.

Agenda:

17:00 Vorlauf - Begrüßung
17:30

Themenblock 1:   "pre-CNN"
Dr. Michael Thies (CITEC)
18:15

Themenblock 2:   "early-stage CNN"
Anton Pfeifer (inIT Lemgo)
19:00

Themenblock 3:   "Transfer Learning, model zoo"
Michael Adams (CITEC)
19:45 Diskussionsrunde - Sozializing

Die Veranstaltung ist eine Weiterführung der Praxis-Workshops aus der Veranstaltungsreihe "Tag des Maschinellen Lernens" und richtet sich insbesondere an techisch interessierte Personen mit schon grundlegenden Kenntnissen auf dem Themenfeld ML. Eine vorherige Teilnahme an einer der Veranstaltungen ist jedoch nicht erforderlich.

Das Webinar erfolgt per ZOOM Videokonferenz. Zur Teilnahme reicht ein Browser oder Smartphone. Für die praktische Mitarbeit wird ein Google-Account, zur Nutzung der „Jupyter-Notebooks“ benötigt. Die Zugangsdaten zu der Veranstaltung, sowie weitere Informationen, werden im Zuge der Anmeldung verteilt.

Bei Rückfragen können Sie sich gerne per E-Mail an Marco Schmidt mschmidt@techfak.uni-bielefeld.de wenden.

Anmeldung

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