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Schulungsübersicht
Einführung in die künstliche Intelligenz
- Geschichte der KI
- Definitionen und Fachbegriffe
- KI im Vergleich zur menschlichen Intelligenz
- Zukunftstrends und Potenziale der KI
Grundlagen des maschinellen Lernens
- Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Wichtige Algorithmen des ML
- Ablauf des maschinellen Lernens: von der Datenerfassung bis zur Modellbewertung
Datenmanagement
- Methoden zur Datenerfassung
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Datenanalyse sowie Visualisierung
Praxisanwendungen der KI
- Fallbeispiele für den Einsatz von KI
- Branchenspezifische Lösungen mit KI
- KI in Verbraucherprodukten
Ethische Aspekte der KI
- KI und Arbeitsplatzverluste
- Bias sowie Fairness bei künstlicher Intelligenz
- Datenschutz- und Sicherheitsfragen
- Zukunft der Ethik in der KI-Forschung
Praktisches Laborprojekt
- Aufgaben zur Python-Programmierung
- Datenanalyse mithilfe realer Datensätze
- Entwicklung eines einfachen ML-Modells
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Programmierung
- Erfahrung mit der Python-Programmiersprache
- Bekanntschaft mit Grundlagen der Statistik und Mathematik
Zielgruppe
- IT-Fachkräfte
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
