Programmierung eines Neuronalen Netzes mit Python

Aufbaukurs am Wochenende

Neuronale Netze bilden den Kern vieler Alltagstechnologien, beispielsweise bei der Nummernschilderkennung und der Decodierung handschriftlicher Postleitzahlen. Im Kurs erfahren Sie, was neuronale Netze sind, wie sie funktionieren und wie man eigene neuronale Netze erstellen kann, die sich für die Erkennung handgeschriebener Zeichen trainieren lassen.

Zielgruppe: Alle, die an neuronalen Netzen interessiert sind, die eigene Netze erstellen möchten und die, die sich mit den prinzipiell einfachen mathematischen Ideen, die den Kern der Arbeitsweise von Neuronalen Netzen bilden, auseinandersetzen möchten.
Im Seminar werden Vorhersageneuronen modelliert und sukzessive verbessert. Dabei kommen die folgenden mathematischen Konzepte zum Einsatz:
  • Funktionen
  • lineare Klassifizierer
  • iterative Verfeinerungen
  • Matrixmultiplikationen
  • Gradientenrechnungen
Diese Schritte werden mit Hilfe der Programmiersprache Python realisiert. Dazu wird die Pythondistribution Anaconda genutzt.

Voraussetzungen: grundlegende Programmierkenntnisse, wie beispielsweise in Python Einführungskursen vermittelt (Schleifen, Listen, Arrays, Funktionen, Objekte und Klassen), mathematische Kenntnisse wie in einer weiterführenden Schule vermittelt.

Die Teilnehmenden können im Kurs ein eigenes Notebook nutzen, wenn sie auf dem eigenen Notebook die Pythondistribution Anaconda installiert haben.

Software Installation:
Python Tutorial: Anaconda - Installation and Using Conda, https://www.youtube.com/watch?v=YJC6ldI3hWk
oder
Anaconda Python/R Distribution - Free Download,  https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
2 Tage, 15.02.2020, 16.02.2020
Samstag, 09:00 - 16:30 Uhr, 90 Min. Pause
Sonntag, 09:00 - 16:30 Uhr, 90 Min. Pause
2 Termin(e)
16 Unterrichtseinheiten à 45 Minuten (12 Stunden)
Josef Schöpper
A-584313
VHS im Komed, Parkmöglichkeiten vorhanden (Tiefgarage Parkhaus PZ), Im Mediapark 7, 50670 Köln, Neustadt/Nord
Entgelt:
155,00

Verbrauchsmaterial:
1,00

 
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