SEMINAR
W-3430
Python
2 Tage
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Deep Learning mit Zeitreihen
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Seminarinhalte
Ziele
In diesem praxisnahen Training erwerben Sie fundierte Kenntnisse zur Analyse und Vorhersage zeitabhängiger Daten. Im Mittelpunkt steht der Umgang mit komplexen Datenverläufen, wie sie in Anwendungsfeldern der Textanalyse, im Natural Language Processing (NLP) oder bei der Untersuchung von Markt- und Preistrends auftreten.
Sie lernen, neuronale Netze gezielt auf zeitbasierte Fragestellungen anzuwenden. Dazu gehören die Entwicklung, das Training und die Bewertung eigener Modelle sowie der Einsatz spezialisierter Architekturen wie Rekurrenter Neuronaler Netze.
Das Programm verbindet theoretische Grundlagen mit intensiven Praxisübungen. Sie erarbeiten sich die Fähigkeit, Probleme methodisch zu analysieren, passende Lösungsstrategien auszuwählen und diese direkt umzusetzen. Dabei nutzen Sie moderne Werkzeuge wie Python sowie Frameworks wie TensorFlow und Keras, um einen unmittelbaren Transfer in die Praxis zu gewährleisten.
Inhalte
Deep Learning Grundlagen
- Überblick über Deep Learning anhand eines Multi-Layer-Perceptrons
- Arbeiten mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN, LSTM, GRU)
- Moderne Ansätze im Deep Learning: Transformer-Architekturen
Klassische Methoden der Zeitreihenanalyse
- Zentrale Komponenten von Zeitreihen: Trend, Saisonalität und Residuen
- Umgang mit fehlenden Werten durch Interpolation
- Beispiel klassischer Verfahren: ARIMA-Modellierung
Anomalieerkennung in Zeitreihen
- Einsatz von Autoencodern zur Mustererkennung
- Praxisbeispiel: Anomalieerkennung in Zeitreihen mit Deep Learning
Deep Learning für Zeitreihenprognosen
- Forecasting mit Transformer-Architekturen
- Einführung in die Deep-Learning-Bibliothek PyTorch
- Temporal Fusion Transformer (TFT) im Überblick
- Praxisbeispiel: Zeitreihenprognosen mit PyTorch
AutoML und Zeitreihen
- Kombination von Deep Learning und klassischem Machine Learning
- Einführung in Amazons AutoGluon
- Praxisbeispiel: Forecasting mit AutoGluon
Badge
Kein Badge verfügbar.
Vorkenntnisse
Die Voraussetzung zur Teilnahme ist ein grundlegendes Programmierverständnis. Erste Kenntnisse in Statistik und Python sind von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Analysten und Softwareentwickler, die ihr Wissen im Bereich Deep Learning und Datenanalyse gezielt vertiefen möchten.
Methoden
KONTAKT
Martin Heubeck
Sales Gruppenseminare und Inhouse
Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr
E-Mail senden
+49 891 22216949
+49 800 3060303
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