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Machine Learning und Prognosen im Energiebereich NEU

Computer-Workshop

Termin:   12. - 13. November 2020

Trainer:   Sven Joergens

Ort:   Steigenberger Grandhotel Handelshof, Salzgäßchen 6, 04109 Leipzig, Tel.: +49 (341) 350581 0

Preis:   2150.00 EUR zzgl. MwSt.    Anmeldung hier...


Alternativtermin: 02. - 03. Dezember 2020, Leipzig (Details...)



InhaltTrainerProgrammOrganisatorisches
Inhalt

Ziel des Workshops ist es, den Einsatz von Machine Learning mit neuronalen Netzen für energiewirtschaftliche Prognosen zu erarbeiten. Nach einer Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzen konstruieren wir ein erstes einfaches Netz zum Erlernen von einigen deterministischen Funktionen. Wir machen uns dabei mit der Phyton Entwicklungsumgebung Anaconda und den Tensorflow/Keras Packages vertraut.
Auf Basis von Zeitreihen aus der Energiewirtschaft experimentieren wir mit Netzen zur Prognose. Wir denken dabei an kurzfristige Prognosen der Kundenlast (Strom/Gas/Wärme) oder z.B. des RZ-Saldos. Die Zeitreihen sollten genügend Struktur aufweisen, die das Netz erlernen kann. Damit kommen auch Spot- oder Intraday-Preise in Betracht, nicht aber Futures-Preise (Random Walk).
Wir steigern die Komplexität der Modelle durch multivariate Ansätze und spezielle Layers wir RNN, LSTM oder Convolution. Zur Überwindung der limitierten Rechenleistung unserer Schulungs-Laptops migrieren wir komplexe Netze auf GPU/TPU-unterstützte Cloud Server. Statistische Prognosemodelle dienen als Benchmark für den Erfolg unserer Experimente.

Themen

Neural Networks Hidden Layers Deep Learning Backpropagation Python, NumPy TensorFlow, Keras TensorBoard Prognosemethoden Training, Validierung, Test CPU, GPU, TPU PVC RNN, LSTM Convolutional Layers, Pooling Hyperparameter Tuning

Zielgruppe

Die Veranstaltung wendet sich an Prognose-Interessierte aus der Energiewirtschaft, wobei weder zum Thema Machine Learning noch zu den verwendeten Tools Vorkenntnisse erwartet werden. Erfahrungen mit Python wären aber sicherlich hilfreich.

Sven Joergens

Senior Consultant
Emrald Risk Consulting GmbH

Herr Joergens ist seit mehr als 10 Jahren Senior Consultant für kundenspezifische Lösungen in den Bereichen Finance und Energy. Zuvor war er als Softwareentwickler im Investment Banking tätig.


Tag 1
10:00  - 11:30 Intro: Perceptron, Neuronale Netze, Hidden Layers, Backpropagation
11:30  - 11:45 Kaffeepause
11:45  - 13:00 Python, Tensor Operationen (NumPy), TensorFlow, Keras, TensorBoard
13:00  - 14:30 Mittagessen
14:30  - 16:30 Beispiel-Zeitreihen, Prognose, Training-, Validation-, Test-Daten
16:30  - 17:00 Kaffeepause
17:00  - 18:30 Migration auf Cloud Server mit GPU/TPU, weitere Beispiele
19:00  - 21:30 Gemeinsames Abendessen
Tag 2
09:00  - 10:30 Multivariater Ansatz, Einflußgrößen, Normalisierung der Inputdaten
10:30  - 11:00 Kaffeepause
11:00  - 13:00 Rückgekoppelte Layers (RNN, LSTM), Convolutional Layers
13:00  - 14:30 Mittagessen
14:30  - 15:30 Input (Model) Selection, Keras Hyperparameter Tuning
15:30  - 16:00 Kaffeepause
16:00  - 17:00 Fazit, Diskussion, Ausblick
Format

100% Computer-Workshop viel Interaktivität und Individualität

Hinweise zur Technik

Wir stellen Ihnen für den Workshop ein Windows Notebook mit Office 2016, Anaconda3 (Python, NumPy, TensorFlow etc.) und div. weiterer Software zur Verfügung.

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