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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 durchgehenden überwachten Lernpipeline mit scikit-learn
- Arbeiten mit Datendateien
- Ersatz fehlender Werte
- Umgang mit kategorischen Variablen
- Datenvisualisierung
Python-Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI in grossen Massstäben mit Apache Spark: Mlib
Fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen
- Convolutional Neural Networks für die Bildanalyse
- Recurrent Neural Networks für zeitstrukturierte Daten
- das Long Short-Term Memory Cell (LSTM)
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. B.
- Bildanalyse
- Vorhersage komplexer finanzieller Zeitreihen, wie Aktienkurse,
- komplexe Mustererkennung
- Natürliche Sprachverarbeitung
- Empfehlungssysteme
Verständnis der Grenzen von KI-Methoden: Ausfallmodi, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Overfitting
- Bias/Varianz-Abwägung
- Voreingenommenheit in Beobachtungsdaten
- Vergiftung von neuronalen Netzen
Angewandtes Projekt (optional)
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine spezifischen Voraussetzungen.
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