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Schulungsübersicht

Einführung in die Künstliche Intelligenz

  • Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
  • KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
  • Beliebte Tools und Plattformen

Python für KI

  • Auffrischung der Python-Grundlagen
  • Nutzung von Jupyter Notebook
  • Installation und Verwaltung von Bibliotheken

Arbeiten mit Daten

  • Datenvorbereitung und -bereinigung
  • Nutzung von Pandas und NumPy
  • Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn

Grundlagen des maschinellen Lernens

  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
  • Klassifikation, Regression und Clustering
  • Modelltraining, Validierung und Testen

Neuronale Netze und Deep Learning

  • Architektur neuronaler Netze
  • Nutzung von TensorFlow oder PyTorch
  • Aufbau und Training von Modellen

Natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision

  • Textklassifizierung und Sentiment-Analyse
  • Grundlagen der Bilderkennung
  • Vor trainierte Modelle und Transfer Learning

Einsatz von KI in Anwendungen

  • Speichern und Laden von Modellen
  • Nutzung von KI-Modellen in APIs oder Webanwendungen
  • Best Practices für Testing und Wartung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
  • Erfahrungen mit Python oder ähnlichen Hochsprachen
  • Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen

Zielgruppe

  • IT-Systemprofis
  • Softwareentwickler, die KI integrieren möchten
  • Ingenieurinnen und Ingenieure sowie technische Führungskräfte, die KI-basierte Lösungen erkunden
 40 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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