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Schulungsübersicht
Fortgeschrittene neuronale Netze
- Tiefgehende Lernelemente
- Faltungs- und rekurrente neuronale Netze
- Generative Modelle sowie unüberwachtes Lernen
Maschinelles Lernen im großen Maßstab
- Datenanalyse bei großen Datenvolumina
- Verteilte Berechnungen für maschinelles Lernen
- Advanzierte Optimierungstechniken
Verstärkungslernen und Entscheidungsfindung
- Markov-Entscheidungsprozesse
- Policy-Gradient-Methoden
- Multi-Agenten-Systeme sowie Spieltheorie
Natursprachverarbeitung und -verständnis
- Advanzierte NLP-Techniken
- Gefühlsanalyse sowie Textklassifizierung
- Sprachmodelle und Transformer-Architekturen
Computer Vision und Bildverarbeitung
- Bilderkennung und Objekterkennung
- Videoanalyse sowie Erkennung von Handlungen
- 3D-Rekonstruktion und erweiterte Realität
Ethik im Bereich Künstliche Intelligenz und Gesellschaft
- Bias und Fairness in AI-Systemen
- Gouvernanz und Richtlinien für KI
- Zukünftige gesellschaftliche Auswirkungen von KI
Praktisches Projekt im Labor
- Umsetzung fortgeschrittener ML-Modelle
- Analyse großer Datensätze
- Gemeinsame Arbeit an einem Forschungsprojekt in der Gruppe
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von AI- und Maschinenlernkonzepten
- Sichere Python-Kenntnisse sowie Vertrautheit mit Werkzeugen der Datenwissenschaft
- Abschluss eines Einführungskurses in KI oder gleichwertige Erfahrung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure
- AI-Praktiker
21 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
