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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifizierung und Regression
- Bias-Varianz-Abgleich
- Logistische Regression als Klassifikator
- Messung der Klassifikatorleistung
- Support-Vektor-Maschinen
- Neuronale Netze
- Zufällige Wälder
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Erkennung von Anomalien
- Hauptkomponentenanalyse
- Autocodierer
Fortgeschrittene neuronale Netzarchitekturen
- Faltungsneuronale Netze für die Bildanalyse
- rekurrente neuronale Netze für zeitstrukturelle Daten
- die Zelle des Langzeitgedächtnisses
Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann, z. B.
- Bildanalyse
- Vorhersage komplexer Finanzreihen, wie z. B. Aktienkurse,
- komplexe Mustererkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Empfehlungssysteme
Für KI-Anwendungen verwendete Software-Plattformen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI in großem Maßstab mit Apache Spark: Mlib
Verstehen der Grenzen von KI-Methoden: Fehlermöglichkeiten, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Überanpassung
- Verzerrungen in Beobachtungsdaten
- fehlende Daten
- Vergiftung neuronaler Netze
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine besonderen Voraussetzungen erforderlich.
28 Stunden