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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
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung