Von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis zur Architektur von KI mit TensorFlow

ÜBER DIE SITZUNG Künstliche Intelligenz basiert heute nicht nur auf cleveren Algorithmen – sie basiert auf den richtigen Frameworks und der richtigen Hardware. Diese Sitzung führt die Teilnehmer auf eine strukturierte Reise von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zur Architektur realer KI-Systeme, mit einem Fokus auf die Google-Technologien, die das heutige KI-Ökosystem antreiben – einschließlich TensorFlow und Tensor Processing Units (TPUs). Die Sitzung verbindet konzeptionelle Grundlagen mit einer praktischen Demonstration, sodass die Teilnehmer sowohl die Theorie als auch funktionsfähigen Code mitnehmen. WAS SIE ERKUNDEN WERDEN • Grundlagen des maschinellen Lernens und Lernparadigmen – überwachtes, unbeaufsichtigtes, halbüberwachtes, selbstüberwachtes und verstärkendes Lernen • Klassifikation, Regression & K-Means-Clustering • Googles Tensor Processing Units (TPUs) und deren Rolle bei der Beschleunigung von KI-Workloads • TensorFlow und das Konzept der Tensoren • Neurale Netzwerke – wie Neuronen, Schichten und Training es Maschinen ermöglichen, zu lernen • Deep Learning und seine Anwendungsfälle in der realen Welt • Wie ML, TensorFlow und spezialisierte KI-Hardware zusammenkommen, um moderne KI-Systeme zu entwerfen 📅 Veranstaltungsdetails Datum: 21. August 2026 Uhrzeit: 09:00 – 13:00 Uhr Veranstaltungsort: K.B.T Hochschule für Ingenieurwissenschaften. Nashik. Nashik Registrierung & Check-in: Beginn um 08:30 Uhr Modus: Persönliche, praxisnahe Werkstatt Zugang: Nur auf Einladung ⚠️ Begrenzte Plätze verfügbar. Die Teilnehmer müssen das Anmeldeformular ausfüllen, um sich zu bewerben. ✅ Bestätigungsmails werden bis zum 20. August an ausgewählte Teilnehmer gesendet.