Schulungsübersicht

Einführung

Was ist KI?

  • Computergestützte Psychologie
  • Computergestützte Philosophie

Machine Learning

  • Computergestützte Lerntheorie
  • Computer Algorithmen für rechnergestützte Erfahrung

Deep Learning

  • Künstliche neuronale Netze
  • Deep Learning vs. Maschinelles Lernen

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren Mathematica

Machine Learning

  • Importieren und Trennen von Daten
  • Normalisieren und Interpolieren von Daten
  • Gruppieren und Sortieren von Elementen

Prädiktoren und Klassifikatoren

  • Arbeiten mit einem linearen Modell
  • Darstellen eines Datensatzes
  • Erzeugen einer Folge von Werten

Beaufsichtigt Machine Learning

  • Implementierung von überwachten Aufgaben
  • Verwendung der Trainingsdaten
  • Messung der Leistung
  • Identifizierung von Clustern

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Mathematica

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

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