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Schulungsübersicht

Einführung in die KI

  • Geschichte der KI
  • Definitionen und Fachbegriffe
  • KI im Vergleich zur menschlichen Intelligenz
  • Zukunftsaussichten und Potenzial

Grundlagen des Maschinellen Lernens

  • Arten des Maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
  • Wichtige ML-Algorithmen
  • ML-Arbeitsablauf: von der Datenerfassung bis zur Modellbewertung

Datenmanagement

  • Techniken zur Datenerfassung
  • Datenbereinigung und Vorverarbeitung
  • Datenanalyse und Visualisierung

KI in der Praxis

  • Fallbeispiele zu KI-Anwendungen
  • Branche-spezifische KI-Lösungen
  • KI in Konsumgütern

Ethische Aspekte

  • KI und Arbeitsplatzverlust
  • Voreingenommenheit und Fairness in der KI
  • Datenschutz und Sicherheitsfragen
  • Zukunft der KI-Ethik

Praktischer Übungsteil (Lab-Project)

  • Python-Programmierübungen
  • Datenanalyseprojekte mit realen Datensätzen
  • Entwicklung eines einfachen ML-Modells

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Programmierkonzepten
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegender Statistik und Mathematik

Zielgruppe

  • IT-Fachkräfte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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