Künstliche Intelligenz
In diesem Kurs lernen Sie den Umgang mit Machine Learning in MATLAB, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung innerhalb der MATLAB-Umgebung liegt. Sie erstellen und trainieren sowohl überwachte als auch unüberwachte Modelle mithilfe der Machine Learning Toolbox und lernen, Datensätze aufzubereiten und zu analysieren. Darüber hinaus lernst du, Modelle zu bewerten, zu optimieren und die Ergebnisse mithilfe von MATLAB-Visualisierungen anschaulich darzustellen.
Maschinelles Lernen (ML) ist in Matlab ein leistungsstarkes Werkzeug zur Datenanalyse und Modellentwicklung. In diesem Kurs arbeiten Sie direkt mit Matlab, um Algorithmen anzuwenden, die Muster erkennen und aus Daten lernen, ohne alles manuell programmieren zu müssen. Matlab bildet dabei die Grundlage für die Erstellung reproduzierbarer und skalierbarer Analysen, unterstützt durch leistungsstarke Rechenfunktionen und Toolboxen. Wir bei Geo-ICT setzen maschinelles Lernen in MATLAB ein, um das Potenzial von Geoinformationen und Geodaten voll auszuschöpfen, sodass Erkenntnisse direkt in praktische Anwendungen umgesetzt werden können.
Es gibt verschiedene Unterkategorien des maschinellen Lernens, die Sie in MATLAB anwenden können:
Diese Techniken werden in MATLAB auf Datensätze und Arbeitsabläufe angewendet, die für die Analyse und Modellierung unmittelbar relevant sind. Von der Strukturierung der Daten über den Aufbau von Modellen bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse: Alles erfolgt in einer einzigen integrierten Umgebung.
Ganz gleich, ob Sie neu im Bereich des maschinellen Lernens sind oder Ihre MATLAB-Kenntnisse vertiefen möchten: Der Kurs „Maschinelles Lernen mit MATLAB“ vermittelt Ihnen, wie Sie ML-Konzepte konkret in MATLAB umsetzen. Sie lernen nicht nur die Theorie kennen, sondern vor allem, wie Sie mit MATLAB Daten in Modelle und Erkenntnisse umwandeln.
Für diesen Kurs sind Vorkenntnisse in der Programmierumgebung MATLAB erforderlich. Falls dies nicht der Fall ist, verweisen wir dich gerne auf den Kurs „MATLAB-Grundlagen“.
Machine Learning in Matlab ist eine praktische Methode, um Daten zu analysieren und Modelle mithilfe integrierter Algorithmen und Funktionen zu erstellen. Im Kern nutzen Sie Matlab, um Daten zu verarbeiten, Modelle zu trainieren und Ergebnisse auszuwerten.
Mit Matlab können Sie Datensätze importieren, transformieren und analysieren, woraufhin Sie direkt Machine-Learning-Modelle anwenden können. Denken Sie beispielsweise an die Verwendung von Funktionen für Klassifizierung, Regression und Clustering, ohne dass Sie komplexe Algorithmen selbst implementieren müssen.
Bei Geo-ICT nutzen wir MATLAB zur Analyse von Geodaten, beispielsweise zur Verarbeitung von Satellitendaten, zur Analyse von Zeitreihen oder zur Erkennung von Mustern in räumlichen Datensätzen. MATLAB ermöglicht es, diese Analysen effizient und reproduzierbar durchzuführen.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle in Matlab aufbauen, trainieren und anwenden – von überwachten und unüberwachten Techniken bis hin zur Bewertung der Modellleistung. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Arbeit mit Matlab und dem Aufbau kompletter Workflows.
Matlab ist eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen. Dank der Kombination aus mathematischen Funktionen, Skripting und spezialisierten Toolboxen kannst du Modelle schnell und effizient erstellen.
Hier sind einige Kernpunkte, die die Bedeutung von Matlab unterstreichen:
Einige praktische Vorteile von MATLAB in ML-Projekten sind:
Sie lernen die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie diese in Matlab angewendet werden, darunter Klassifizierung, Regression, Überanpassung und Modellvalidierung. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis und der direkten Umsetzung dieser Konzepte in Matlab.
Sie lernen, wie Sie Modelle in Matlab entwickeln und anwenden:
Der Kurs „Machine Learning mit MATLAB“ konzentriert sich vollständig auf die praktische Anwendung in MATLAB und bereitet Sie auf die Arbeit mit Daten in technischen und geografischen Umgebungen vor.
Wenn Sie sich für unseren Kurs „Maschinelles Lernen mit Matlab“ bei Geo-ICT entscheiden, lernen Sie, wie Sie Daten analysieren, Modelle erstellen und Ergebnisse in einer einzigen leistungsstarken Umgebung anwenden. So entwickeln Sie direkt anwendbare Fähigkeiten für die Arbeit mit Geodaten und technischen Datensätzen.
Hulp nodig?
Neem contact met ons opDer erste Tag steht ganz im Zeichen der Grundlagen des maschinellen Lernens in MATLAB und der Einrichtung eines ersten praktischen Workflows. Wir beginnen mit einer kurzen Einführung in die wichtigsten ML-Konzepte, wobei direkt der Bezug zu Matlab-Funktionen wie Klassifizierung, Regression und Clustering hergestellt wird. Die Teilnehmer erhalten Einblicke, wie diese Techniken konkret mit Matlab-Funktionen und Skripten im Bereich Geodaten angewendet werden.
Auf diese Grundlagen folgt eine praktische Einführung in die „Statistics and Machine Learning Toolbox“. Die Teilnehmer lernen, wie man Datensätze (z. B. mit „readtable“) in MATLAB einliest, bearbeitet und aufbereitet (Tabellen und Matrizen). Anschließend wenden wir überwachtes Lernen mit Funktionen wie „fitlm“ (lineare Regression) und „fitclinear“ oder „fitcsvm“ (Klassifizierung) an, einschließlich der Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze sowie der Bewertung von Modellen.
Der Tag endet mit praktischen Übungen, in denen die Teilnehmer selbstständig ein erstes Machine-Learning-Modell in MATLAB erstellen. Dabei arbeiten wir mit (Geo-)Datensätzen und legen den Schwerpunkt auf die Durchführung eines kompletten Workflows: vom Datenimport und der Vorverarbeitung bis hin zum Modelltraining und der einfachen Visualisierung der Ergebnisse.
Am zweiten Tag liegt der Schwerpunkt auf der Vertiefung des Machine Learning in MATLAB und der Erweiterung des Workflows um fortgeschrittenere Techniken. Wir arbeiten mit unüberwachtem Lernen wie Clustering (k-Means) und Dimensionsreduktion (PCA) und lernen neuronale Netze innerhalb der Deep Learning Toolbox kennen. Die Teilnehmer lernen, wie diese Techniken in MATLAB angewendet werden, um Muster und Strukturen in (Geo-)Daten zu erkennen.
Die Teilnehmer wenden diese Methoden direkt auf realistische Datensätze an, wie beispielsweise Satellitenbilder oder Sensordaten. Dabei arbeiten sie mit MATLAB-Funktionen zur Datenanalyse und -visualisierung, wie dem Plotten von Clustern, Merkmalsräumen und Modellergebnissen, sodass sowohl die Eingabedaten als auch die Ergebnisse verständlich werden.
Neben der Vertiefung der technischen Kenntnisse widmen wir uns der Modelloptimierung in MATLAB. Die Teilnehmer lernen, mit Überanpassung (Overfitting) und Unteranpassung (Underfitting) umzugehen, und wenden Techniken wie Kreuzvalidierung (Cross-Validation) und Hyperparameter-Tuning an, um die Modellleistung zu verbessern.
Der Kurs endet mit einer praxisorientierten Fallstudie, in der die Teilnehmer eigenständig einen kompletten Machine-Learning-Workflow in MATLAB durchführen – vom Datenimport und der Vorverarbeitung bis hin zur Modellauswahl, zum Training und zur Auswertung. Diese Abschlussaufgabe zeigt, wie MATLAB effektiv zur Lösung von Geoinformationsproblemen eingesetzt werden kann.
Haben Sie Fragen zum Inhalt des Kurses? Oder sind Sie sich nicht sicher, ob der Kurs Ihren Lernzielen oder Wünschen entspricht? Bevorzugen Sie einen Inhouse- oder einen Privatkurs? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
