Schulungsübersicht

Einführung

Was ist AI?

  • 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

  • Einrichten von Python Bibliotheken und Apache Spark

Recommendation Systems

  • Aufbau eines Frameworks für Empfehlungsmaschinen
  • Testen und Auswerten von Algorithmen

Kollaborative Filterung

  • Arbeiten mit benutzer- und inhaltsbasierter Filterung
  • Arbeiten mit nachbarschaftsbasierter Filterung
  • RBMs verwenden

Matrix Faktorisierung

  • Verwendung und Erweiterung der PCA
  • SVD durchführen und verbessern
  • Arbeiten mit Keras und neuronalen Netzen für tiefes Lernen

Skalierung mit Spark

  • Verwendung von RDDs und Dataframes
  • Einrichten von Clustern auf AWS / EC2
  • Skalierung von Amazon DSSTNE und SageMaker

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  14 Stunden

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

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