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Schulungsübersicht

Überblick über KI mit Python

  • Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der KI
  • Python-Bibliotheken für die KI-Entwicklung
  • Aufbau und Ablauf von KI-Projekten

Datenvorbereitung für KI-Anwendungen

  • Datenbereinigung, Transformation sowie Merkmalsextraktion
  • Umgang mit fehlenden oder ungleichmäßig verteilten Daten
  • Skalierung und Kodierung von Merkmalen

Techniken des überwachten Lernens

  • Algorithmen der Regression und Klassifizierung
  • Ensemble-Methoden: Zufallswald, Gradient Boosting
  • Einstellung von Hyperparametern und Kreuzvalidierung

Techniken des unüberwachten Lernens

  • Klusterungsverfahren: K-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering
  • Dimensionenreduktion: PCA, t-SNE
  • Praktische Anwendungen des unüberwachten Lernens

Neuronale Netze und Deep Learning

  • Einführung in TensorFlow und Keras
  • Erstellung und Training von Feedforward-Netzwerken
  • Optimierung der Leistungsfähigkeit neuronaler Netze

Verstärkendes Lernen (Einführung)

  • Grundkonzepte wie Agenten, Umgebungen und Belohnungsfunktionen
  • Umsetzung grundlegender Algorithmen des verstärkenden Lernens
  • Anwendungsbereiche des verstärkenden Lernens

Einsatz von KI-Modellen in der Praxis

  • Speichern und Laden trainierter Modelle
  • Integration von Modellen in Anwendungen mittels APIs
  • Überwachung und Wartung von KI-Systemen im Produktivbetrieb

Zusammenfassung sowie weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Gutes Verständnis der Grundlagen der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit Datenanalyse-Bibliotheken wie NumPy und pandas
  • Grundlegendes Wissen über Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die ihre Fähigkeiten im Bereich KI-Entwicklung erweitern möchten.
  • Datenanalysten, die KI-Techniken auf komplexe Datensätze anwenden wollen.
  • Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter, die künstlich intelligente Anwendungen entwickeln.
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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