Der Lehrgang kombiniert relevantes Wissen der Künstlichen Intelligenz mit Projektmanagement. Zunächst wird detailliert der Fachbereich Machine Learning behandelt - hier wird künstliches Wissen aus Erfahrung generiert. Zunächst werden dir die Grundlagen, sodann die beiden Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie das Thema Evaluierung und Verbesserung nähergebracht. Im Anschluss erläutert dir der Kurs die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen. Deep Learning, als Teilbereich des Machine Learnings, nutzt Algorithmen für intelligente Lernprozesse. Abschließend erlernst du mit Scrum ein Framework für das Projektmanagement nach agilen Prinzipien, das seinen Fokus auf der Anwendersicht hat.
- Einführung in Machine Learning
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Evaluierung und Verbesserung
- Projektarbeit Machine Learning
- Machine Learning: Deep Learning
- Grundlagen in neuronalen Netzen
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Transfer Learning
- Regional CNN
- Methoden der kreativen Bilderzeugung
- Recurrente neurale Netze
- Textverarbeitung durch neuronale Netze
- Sprachmodelle
- Deep Reinforcement Learning
- Bayes'sche neuronale Netze
- Projektarbeit Deep Learning
- Grundlagen Agiles Projektmanagement
- Voraussetzungen/Rahmenbedingungen für agile Projekte
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Das Rahmenwerk Scrum
- Projektsteuerung mit Scrum
- Schlüsselfaktor Team
- Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Scrum.org-Professional Scrum Master-Zertifizierung (PSM I) in englischer Sprache
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.