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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
  • Gängige Tools und Plattformen

Python für KI

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

Arbeiten mit Daten

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

Grundlagen des maschinellen Lernens

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

Neuronale Netze und Deep Learning

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

Natürliche Sprache und Computer Vision

  • Textklassifikation und Sentiment-Analyse
  • Grundlagen der Bilderkennung
  • Vorab trainierte Modelle und Transfer Learning

Bereitstellung von KI in Anwendungen

  • Speichern und Laden von Modellen
  • Einsatz von KI-Modellen in APIs oder Web-Apps
  • Best Practices für Testung und Wartung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Programmierlogik und -strukturen
  • Erfahrung mit Python oder ähnlichen Hochsprache-Programmiersprachen
  • Grundlegende Vertrautheit mit Algorithmen und Datenstrukturen

Zielgruppe

  • IT-Systemprofis
  • Softwareentwickler, die KI integrieren möchten
  • Ingenieure und technische Leiter, die KI-basierte Lösungen erforschen
 40 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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