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Schulungsübersicht
Einführung in AI und ML
- Überblick über KI- und ML-Konzepte
- Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Einführung in Python für AI
Data Analysis und Visualisierung
- Explorative Datenanalyse
- Techniken der Datenvisualisierung
- Statistische Grundlagen für ML
Machine Learning Modelle
- Algorithmen des überwachten Lernens
- Algorithmen für unüberwachtes Lernen
- Modellbewertung und -auswahl
Deep Learning und Neural Networks
- Grundlagen der neuronalen Netze
- Faltungsneuronale Netze (CNNs)
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
Natural Language Processing (NLP)
- Textverarbeitung und Merkmalsextraktion
- Sentiment-Analyse und Textklassifizierung
- Sprachmodelle und Chatbots
Computer Sehen
- Grundlagen der Bildverarbeitung
- Objekterkennung und Bildklassifizierung
- Fortgeschrittene Themen in der Computer Vision
Einsatz und Skalierung
- Strategien für den Einsatz von KI-Anwendungen
- Skalierung von KI-Anwendungen
- Überwachung und Wartung von KI-Systemen
Ethik und Zukunft der KI
- Ethische Überlegungen zur KI
- KI-Politik und Regulierung
- Zukünftige Trends in KI und ML
Labor-Projekt
- Entwicklung einer intelligenten Anwendung im kleinen Maßstab
- Arbeit mit realen Datensätzen
- Zusammenarbeit an einem Gruppenprojekt zur Lösung eines für die Industrie relevanten Problems
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
- Erfahrung mit Python und grundlegenden Techniken der Datenwissenschaft
- Vertrautheit mit den Grundprinzipien von KI und ML
Zielgruppe
- KI-Fachleute
- Software-Entwickler
- Datenanalysten
28 Stunden