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Schulungsübersicht

Einführung in KI und ML

  • Überblick über KI- und ML-Konzepte
  • Datenerfassung und Vorverarbeitung
  • Einführung in Python für KI

Datenanalyse und Visualisierung

  • Explorative Datenanalyse
  • Techniken zur Datenvisualisierung
  • Statistische Grundlagen für ML

Maschinelle Lernmodelle

  • Algorithmen des überwachten Lernens
  • Algorithmen des unüberwachten Lernens
  • Modellbewertung und -auswahl

Deep Learning und neuronale Netze

  • Grundlagen neuronaler Netze
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)

Natural Language Processing (NLP)

  • Textverarbeitung und Merkmalsextraktion
  • Sentimentanalyse und Textklassifizierung
  • Sprachmodelle und Chatbots

Computer Vision

  • Grundlagen der Bildverarbeitung
  • Objekterkennung und Bildklassifizierung
  • Fortgeschrittene Themen in der Computer Vision

Bereitstellung und Skalierung

  • Strategien zur Bereitstellung von KI-Anwendungen
  • Skalierung von KI-Anwendungen
  • Überwachung und Wartung von KI-Systemen

Ethik und Zukunft der KI

  • Ethische Aspekte in der KI
  • KI-Politik und Regulierung
  • Zukünftige Trends in KI und ML

Lab-Projekt

  • Entwicklung einer kleinen intelligenten Anwendung
  • Arbeit mit realen Datensätzen
  • Zusammenarbeit in einem Gruppenvorhaben zur Lösung eines industrierelevanten Problems

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Programmierung
  • Erfahrung mit Python und grundlegenden Data-Science-Techniken
  • Vertrautheit mit den Kernprinzipien von KI und ML

Zielgruppe

  • KI-Profis
  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten

Kursformat

  • Interaktive Vorträge und Diskussionen.
  • Umfangreiche Übungen und Praxis.
  • Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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