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Schulungsübersicht
Computer Vision
Data Analysis und Visualisierung
Deep Learning und Neural Networks
Bereitstellung und Skalieren
Ethik und Zukunft von KI
Einführung in KI und ML
Lab-Projekt
Machine Learning Modelle
Natural Language Processing (NLP)
Zusammenfassung und Nächste Schritte
- Strategien zur Bereitstellung von KI-Anwendungen
- Skalieren von KI-Anwendungen
- Überwachung und Wartung von KI-Systemen
- Entwicklung einer kleinen intelligenten Anwendung
- Arbeit mit realen Datensätzen
- Zusammenarbeit an einem Gruppenprojekt zur Lösung eines industriellen Problems
- Ethische Überlegungen in KI
- KI-Politik und -Regelungen
- Zukünftige Trends in KI und ML
- Explorative Datenanalyse
- Techniken der Datenvisualisierung
- Statistische Grundlagen für ML
- Grundlagen von Neuronalen Netzen
- Konvolutionsneuronale Netzwerke (CNNs)
- Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)
- Grundlagen des Bildverarbeitungs
- Objekterkennung und Bilderklassifizierung
- Fortgeschrittene Themen in der Computer Vision
- Überblick über KI- und ML-Konzepte
- Datensammlung und Vorverarbeitung
- Einführung in Python für KI
- Überwachtes Lernen-Algorithmus
- Unüberwachtes Lernen-Algorithmus
- Modellbewertung und -auswahl
- Textverarbeitung und Merkmalsextraktion
- Stimmungsanalyse und Textklassifizierung
- Sprachmodelle und Chatbots
Voraussetzungen
Zielgruppe
- AI-Experten
- Softwareentwickler
- Datenanalysten
- Grundverständnis von Programmierkonzepten
- Erfahrung mit Python und grundlegenden Datenwissenschaftstechniken
- Vertrautheit mit den Kernprinzipien der KI und ML
28 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop und ich freue mich sehr darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
