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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression
- Machine Learning in Python: Einführung in die scikit-learn-API
- Lineare und logistische Regression
- Support Vector Machine
- Neuronale Netzwerke
- Random Forest
- Aufbau einer End-to-End-Pipeline für überwachtes Lernen mit scikit-learn
- Arbeiten mit Datendateien
- Imputation fehlender Werte
- Behandlung kategorialer Variablen
- Visualisierung von Daten
Python-Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI im großen Maßstab mit Apache Spark: MLlib
Fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netzwerke
- Konvolutionale neuronale Netzwerke für die Bildanalyse
- Rekurrente neuronale Netzwerke für zeitgesteuerte Daten
- Die Long Short-Term Memory (LSTM)-Zelle
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalieerkennung
- Implementierung der Hauptkomponentenanalyse mit scikit-learn
- Implementierung von Autoencodern in Keras
Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann (praktische Übungen mit Jupyter-Notebooks), z. B.
- Bildanalyse
- Prognose komplexer Finanzreihen, wie z. B. von Aktienkurse,
- Erkennung komplexer Muster
- Naturales Sprachverständnis (NLP)
- Empfehlungssysteme
Verständnis der Grenzen von KI-Methoden: Fehlerarten, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Überanpassung (Overfitting)
- Bias-Varianz-Trade-off
- Verzerrungen in Beobachtungsdaten
- Verfälschung neuronaler Netzwerke (Neural Network Poisoning)
Angewandte Projektdurchführung (optional)
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine spezifischen Voraussetzungen erforderlich.
28 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Dass es reale Firmendaten verwendete. Der Trainer hatte einen sehr guten Ansatz, indem er die Teilnehmer aktiv einbezog und sie miteinander wetteifern ließ.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war ein Fachmann im betreffenden Bereich und verband Theorie und Praxis hervorragend.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
