Inside Data Bodensee // Vol. I: „Lineare Regression mit TensorFlow“
Die Netzwerke cyberLAGO und BioLAGO sind Veranstalter von Inside Data Bodensee. Die Veranstaltungsreihe richtet sich an alle, die Herausforderungen im Bereich Scientific IT und Data Science im gemeinsamen Austausch angehen und neue Perspektiven gewinnen wollen. Dabei geht es nicht allein um IT, sondern auch um wichtige Schnittstellen zu anderen Themenfeldern. Die Veranstaltungsreihe zielt darauf ab, die wissenschaftlich-mathematischen Prinzipien, die hinter den einzelnen Problemstellungen liegen, so tief wie möglich zu beleuchten, um so Lösungen zu finden.
Eingeladen sind Experten und Anwender aus Wirtschaft und Wissenschaft, die Interesse an praxisbezogenen Lösungsansätzen zu aktuellen Herausforderungen im Bereich Scientific IT und Data Science haben und im aktiven Austausch mit anderen Experten ihre Kompetenzen einbringen und das eigene Fachwissen erweitern wollen. Weitere Infos zum Format gibt es hier.
Inside Data Bodensee // Vol. I
TensorFlow ist ein Framework, das häufig im Bereich Deep Learning eingesetzt wird. In diesem Hands-on-Tutorial wird Dr. Oliver Dürr die grundlegenden Funktionsweisen von TensorFlow erläutern, insbesondere den sogenannten Graphen und Optimierungsalgorithmen wie das Gradientenverfahren. Dafür sind keine Vorkenntnisse im Bereich Deep Learning notwendig. Dr. Oliver Dürr wird exemplarisch das Verfahren der linearen Regression demonstrieren, der „Mutter“ aller neuronalen Netze. Dr. Oliver Dürr ist ab dem 1. September 2018 Professor an der HTWG Konstanz, sein Schwerpunkt dort ist Data Science. Er beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren mit statistischer Datenanalyse und maschinellem Lernen, seit 2013 liegt sein Fokus auf Deep Learning. Neben Industrie-Projekten hat er auch Lehrerfahrung in diesem Bereich. So baute er zusammen mit Kollegen der ZHAW Winterthur einen Deep-Learning-Kurs auf und ist seit drei Jahren Co-Organisator des Deep Learning Day, der dieses Jahr am 14. September in Winterthur stattfindet.
Die Veranstaltung ist kostenlos, eine Anmeldung erforderlich.
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