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Schulungsübersicht

Einführung in die Künstliche Intelligenz

  • Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
  • Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Gängige Werkzeuge und Plattformen

Python für die KI-Entwicklung

  • Wiederholung der grundlegenden Python-Konzepte
  • Arbeiten mit Jupyter Notebook
  • Installation und Verwaltung von Bibliotheken

Umgang mit Daten

  • Datenvorbereitung und -bereinigung
  • Einsatz von Pandas sowie NumPy
  • Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn

Grundlagen des maschinellen Lernens

  • Überwachtes versus unüberwachtes Lernen
  • Klassifizierung, Regressionsanalyse und Clustering
  • Training, Validierung und Test von Modellen

Neuronale Netze und Deep Learning

  • Architektur neuronaler Netze
  • Nutzung von TensorFlow oder PyTorch
  • Erstellen und Trainieren von Modellen

Natürliche Sprache und computergestütztes Sehen

  • Textklassifizierung sowie Stimmungsanalyse
  • Grundlagen der Bilderkennung
  • Vorabtrainierte Modelle und Transferlernen

Einsatz von KI in Anwendungen

  • Speichern und Laden von Modellen
  • Integration von KI-Modellen in APIs oder Webanwendungen
  • Best Practices für Testing und Wartung

Zusammenfassung sowie weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für Programmierlogik und -strukturen
  • Erfahrung mit Python oder ähnlichen Hochsprachen
  • Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen

Zielgruppe

  • IT-Fachkräfte
  • Softwareentwickler, die KI in ihre Projekte integrieren möchten
  • Ingenieure sowie technische Führungskräfte, die sich mit KI-Lösungen befassen wollen
 40 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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