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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression
- Machine Learning in Python: Einführung in die scikit-learn-API
- lineare und logistische Regression
- Support Vector Machines
- neuronale Netze
- Random Forest
- Aufbau einer End-to-End-Pipeline für überwachtes Lernen mit scikit-learn
- Arbeit mit Datendateien
- Imputation fehlender Werte
- Bearbeitung kategorialer Variablen
- Visualisierung von Daten
Python-Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI im Grossmassstab mit Apache Spark: Mlib
Fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netze
- Konvolutionelle neuronale Netze für die Bildanalyse
- Rekurrente neuronale Netze für zeitlich strukturierte Daten
- Long Short-Term Memory (LSTM)-Zellen
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalie-Erkennung
- Implementierung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit scikit-learn
- Implementierung von Autoencodern in Keras
Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann (Praxisübungen mit Jupyter-Notebooks), z. B.
- Bildanalyse
- Vorhersage komplexer finanzieller Zeitreihen, wie z. B. Aktienkurse
- Erkennung komplexer Muster
- Naturalsprachverarbeitung
- Empfehlungssysteme
Verständnis der Grenzen von KI-Methoden: Versagensmodi, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Überanpassung (Overfitting)
- Bias-Varianz-Kompromiss
- Verzerrungen in Beobachtungsdaten
- Vergiftung neuronaler Netze
Angewandte Projektarbeit (optional)
Voraussetzungen
Es gibt keine spezifischen Voraussetzungen für den Besuch dieses Kurses.
28 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Dass es reale Firmendaten verwendete. Der Trainer hatte einen sehr guten Ansatz, indem er die Teilnehmer aktiv einbezog und sie miteinander wetteifern ließ.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war ein Fachmann im betreffenden Bereich und verband Theorie und Praxis hervorragend.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
