Schulungsübersicht

Fortgeschrittene Neural Networks

  • Architekturen des tiefen Lernens
  • Faltungsorientierte und rekurrente neuronale Netze
  • Generative Modelle und unüberwachtes Lernen

Machine Learning im Maßstab

  • Big Data-Analytik
  • Verteiltes Rechnen für ML
  • Fortgeschrittene Optimierungstechniken

Reinforcement Learning und Entscheidungsfindung

  • Markov-Entscheidungsprozesse
  • Politik-Gradienten-Methoden
  • Multiagentensysteme und Spieltheorie

Verarbeitung und Verstehen natürlicher Sprache

  • Fortgeschrittene NLP-Techniken
  • Sentimentanalyse und Textklassifizierung
  • Sprachmodelle und -transformatoren

Computer Sehen und Wahrnehmen

  • Bilderkennung und Objekterkennung
  • Videoanalyse und Handlungserkennung
  • 3D-Rekonstruktion und erweiterte Realität

KI-Ethik und Gesellschaft

  • Voreingenommenheit und Fairness in KI-Systemen
  • KI-Governance und Politik
  • Künftige gesellschaftliche Auswirkungen von KI

Labor-Projekt

  • Implementierung von fortgeschrittenen ML-Modellen
  • Analysieren großer Datensätze
  • Zusammenarbeit an einem Gruppenforschungsprojekt

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein solides Verständnis grundlegender KI- und ML-Konzepte
  • Beherrschung von Python und Vertrautheit mit Data-Science-Toolkits
  • Abschluss eines Einführungskurses in KI oder gleichwertige Erfahrung

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Ingenieure
  • KI-Praktiker
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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