Einführung in die Methoden von Machine Learning und KI und praktische Umsetzung in Python.
Kursinhalt: Übersicht zu gebräuchlichen ML-Algorithmen und neuronalen Netzen und deren Anwendung in praktischen Beispielen.
Datenvorbereitung zur späteren Anwendung in ML mit Pandas, numpy-Arrays und matplot-Library. Im Kurs wird mit der Anaconda3-Distribution gearbeitet, in der die Python-Entwicklungsumgebung Spyder enthalten ist. Voraussetzungen für den Kurs sind Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Python für Fortgeschrittene" und "Mut zur Lücke", da wir innerhalb von vier Abenden nicht in die Tiefen der ML-Programmierung abtauchen können. Vorgefertigte Beispiele zu jedem Thema erleichtern den Einstieg und ermöglichen praktische Übungen.
- Trainer/in: Horst Baumeister
Einschreibung für Teilnehmer*innen: 0
Das Ziel des Aufbaukurses ist es, den Teilnehmer in die Lage zu versetzen, eigene Ideen und Programme umzusetzen. Dazu werden die Roboterfahrzeuge aus dem Grundkurs verwendet und mit eigenen Programmen versehen.
Die Programmierung erfolgt mit der bekannten Arduino-Umgebung. Ein besonderer Schwerpunkt soll dabei auf der Fahrzeugsteuerung und dem Einsatz von Sensoren wie Ultraschall-Detektoren oder optischen Erkennungssystemen liegen.
- Trainer/in: Horst Baumeister
Einschreibung für Teilnehmer*innen: 0