Nevergrad Crashkurs: Einführung und erste Optimierungen
Zielsetzung
Der Crashkurs vermittelt einen kompakten, belastbaren Einstieg in Nevergrad. Im Mittelpunkt stehen der grundlegende Denkrahmen gradientenfreier Optimierung, die wichtigsten Begriffe der Plattform sowie die schnelle Umsetzung erster Optimierungsläufe in Python.
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an Python-Entwickler, Data Scientists, ML Engineers, technische Projektleiter sowie Fachkräfte aus Simulation und Forschung, die Nevergrad zunächst sicher einordnen und praktisch ausprobieren möchten.
Voraussetzungen
Erforderlich sind solide Python-Grundlagen, Erfahrung mit virtuellen Umgebungen und ein grundlegendes Verständnis numerischer Datenverarbeitung. Spezifisches Vorwissen zu Nevergrad oder zu Metaheuristiken ist nicht erforderlich.
Inhalte
- Einordnung von Black-Box- und gradientenfreier Optimierung
- Aufbau der Nevergrad-Bibliothek und typische Einsatzszenarien
- Installation, Projektsetup und erste Optimierungsläufe
- Arbeiten mit NGOpt, Budgets, Empfehlungen und Ergebnisinterpretation
- Modellierung einfacher kontinuierlicher und diskreter Suchräume
- Vergleich einfacher Optimierungsstrategien anhand kleiner Praxisbeispiele
- Typische Fehlerbilder bei Zieldefinition, Budgetwahl und Auswertung
Praxisanteil
Im Seminar werden mehrere kompakte Übungen direkt umgesetzt: von der Optimierung einer mathematischen Testfunktion bis zur Parametereinstellung eines einfachen Python-Beispiels. Dadurch entsteht ein schneller und praxistauglicher Zugang zur Arbeitsweise von Nevergrad.
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
-
Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de -
Paul Goldschmidt
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: paul.goldschmidt@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 1 Tag ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 599 zzgl. MwSt. Inhaus: € 1.700 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Python-Entwickler, Data Scientists, ML Engineers, Research Engineers und technische Projektleiter |
| Voraussetzungen: | Sichere Python-Grundlagen und erste Erfahrung mit NumPy oder vergleichbaren numerischen Bibliotheken; spezielles Nevergrad-Vorwissen ist nicht erforderlich |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, geführte Übungen am System, kompaktes Code-Lab |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
Die Ergebnissliste kann durch Anklicken der Überschrift neu sortiert werden.
