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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifizierung und Regression
- Machine Learning in Python: Einführung in die scikit-learn API
- Lineare und logistische Regression
- Support-Vektor-Maschine
- Neuronale Netze
- Zufallsforst
- Einrichten einer End-to-End-Pipeline für überwachtes Lernen mit scikit-learn
- Arbeiten mit Datendateien
- Imputation von fehlenden Werten
- Umgang mit kategorischen Variablen
- Visualisierung von Daten
Python Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI in großem Maßstab mit Apache Spark: Mlib
Fortgeschrittene neuronale Netzarchitekturen
- Faltungsneuronale Netze für die Bildanalyse
- rekurrente neuronale Netze für zeitstrukturelle Daten
- die Zelle des Langzeitgedächtnisses
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Erkennung von Anomalien
- 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 Finanzreihen, wie z. B. Aktienkurse,
- komplexe Mustererkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Empfehlungssysteme
Verstehen der Grenzen von KI-Methoden: Fehlermöglichkeiten, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Überanpassung
- Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz
- Verzerrungen in Beobachtungsdaten
- Vergiftung von neuronalen Netzen
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