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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifizierung und Regression
- Maschinelles Lernen in Python: Einführung in die Scikit-Learn-API, lineare und logistische Regression, Unterstützung von Vektormaschinen, neuronale Netze, Zufallswald
TensorFlow, Theano, Caffe und Keras AI im Maßstab mit Apache Spark: Mlib
- Fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen
Faltungs-Neuronale Netze zur Bildanalyse, Rekurrente Neuronale Netze für zeitstrukturierte Daten, die lange Kurzzeitgedächtniszelle
- Unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalieerkennung
Implementierung der Hauptkomponentenanalyse mit Scikit-Learn Implementierung von Autoencodern in Keras
- Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann (praktische Übungen mit Jupyter-Notebooks), z
Bildanalyse, Prognose komplexer Finanzreihen wie Aktienkurse, Erkennung komplexer Muster, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssysteme
- Verstehen Sie die Grenzen von KI-Methoden: Fehlerarten, Kosten und häufige Schwierigkeiten
Überanpassungs-Bias/Varianz-Kompromiss-Bias bei der Vergiftung neuronaler Netze durch Beobachtungsdaten
- Angewandte Projektarbeit (optional)
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine besonderen Voraussetzungen erforderlich.
28 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently