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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