Der Kurs ,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" richtet sich an Teilnehmende, die praxisnah mit Python KI-Modelle entwickeln möchten. Von den Grundlagen über Datenanalyse mit Pandas bis hin zu Machine Learning, Deep Learning und der Umsetzung von KI-Lösungen mit Azure werden alle relevanten Bereiche abgedeckt. Zusätzlich erwerben die Teilnehmenden Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Zielgruppe
IT-Fachkräfte, Data Scientists, Entwickler:innen, Studierende sowie Quereinsteiger:innen mit Interesse an Python und KI.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschritten
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Grundkenntnisse in Python oder Programmierung sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.
Kurzbeschreibung: Einstieg in Python-Programmierung.
Ausführliche Beschreibung: Teilnehmende lernen die Syntax, Datenstrukturen und Bibliotheken von Python kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Skripts zur Verarbeitung von Sensordaten.
- Python Grundlagen
- Syntax & Kontrollstrukturen
- Funktionen & Module
- Praxisbeispiel Sensordaten
Datenanalyse mit Python - Pandas & NumPy
Kurzbeschreibung: Daten effizient analysieren.
Ausführliche Beschreibung: Mit Pandas und NumPy lernen die Teilnehmenden, Daten zu importieren, zu transformieren und zu analysieren. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten für Business Insights.
- Pandas & NumPy
- Datenimport & Transformation
- Deskriptive Statistik
- Praxisbeispiel Verkaufsanalyse
Machine Learning Grundlagen mit Python
Kurzbeschreibung: Erste ML-Modelle entwickeln.
Ausführliche Beschreibung: Die Teilnehmenden lernen, Machine-Learning-Algorithmen in Python umzusetzen (Klassifikation, Regression, Clustering). Praxisbeispiel: Vorhersage von Kund:innen-Churn.
- Scikit-Learn & ML-Algorithmen
- Klassifikation, Regression, Clustering
- Modelltraining & Evaluation
- Praxisbeispiel Churn Prediction
Deep Learning mit Python - TensorFlow & Keras
Kurzbeschreibung: Neuronale Netze entwickeln.
Ausführliche Beschreibung: Aufbauend auf den ML-Grundlagen lernen die Teilnehmenden Deep Learning mit TensorFlow und Keras. Praxisbeispiel: Bildklassifikation mit CNN.
- TensorFlow & Keras
- CNN & RNN Modelle
- Praxisbeispiel Bilderkennung
Azure AI Fundamentals - Microsoft AI-900
Kurzbeschreibung: Einstieg in Cloud-KI.
Ausführliche Beschreibung: Mit **AI-900** erlernen die Teilnehmenden Grundlagen von Azure Cognitive Services. Praxisbeispiel: Erstellung eines Chatbots mit Azure AI.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- Azure Cognitive Services
- Responsible AI
- Praxisbeispiel Chatbot
Azure AI Solutions - Microsoft AI-102
Kurzbeschreibung: Umsetzung produktionsreifer KI-Lösungen.
Ausführliche Beschreibung: Mit **AI-102** entwickeln die Teilnehmenden KI-Lösungen auf Azure. Praxisbeispiel: End-to-End Textanalyse-Pipeline.
- Microsoft AI-102 Azure AI Solutions
- Azure Architektur & Security
- Deployment & Monitoring
- Praxisbeispiel Textanalyse
CertNexus CAIP - Practitioner
Kurzbeschreibung: Praxisorientierte Vertiefung im KI-Lebenszyklus.
Ausführliche Beschreibung: Mit **CAIP** lernen die Teilnehmenden, den gesamten KI-Lebenszyklus zu durchlaufen - von der Datenaufbereitung über Modelltraining bis zum Deployment. Praxisbeispiel: Ticket-Klassifikation.
- CertNexus CAIP
- Datenaufbereitung
- Modelltraining & Evaluation
- Praxisbeispiel Ticket-Klassifikation
CertNexus CDSP - Data Science Practitioner
Kurzbeschreibung: Analytisches Fundament für KI-Projekte.
Ausführliche Beschreibung: **CDSP** vermittelt Kernkompetenzen wie explorative Analyse, statistische Verfahren und ML-Methoden. Praxisbeispiel: A/B-Analyse für Marketing.
- CertNexus CDSP
- Explorative Datenanalyse
- ML-Verfahren
- Praxisbeispiel A/B-Analyse
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Die Weiterbildung ,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" kombiniert praxisorientiertes Python-Coding mit Data-Science-Methoden, Machine Learning und Cloud-basierten KI-Lösungen. Teilnehmende werden befähigt, eigene KI-Projekte von Grund auf zu entwickeln.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.