Entdecken Sie die transformative Kraft von KI und ML in diesem praxisorientierten Seminar. Von grundlegenden Konzepten bis zur en Implementierung - Ihr Weg zum KI-Experten.
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Geschichte und Evolution der KI
  • Arten der künstlichen Intelligenz
  • Unterschiede zwischen KI, ML und Deep Learning
  • Aktuelle Trends und Entwicklungen
  • Einsatzgebiete und Anwendungsfälle
  • Limitationen und Herausforderungen
Machine Learning Grundlagen
  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Regression und Klassifikation
  • Feature Engineering und Selection
  • Bias-Variance Trade-off
  • Cross-Validation Techniken
  • Modelloptimierung
Deep Learning und neuronale Netze
  • Aufbau neuronaler Netze
  • Aktivierungsfunktionen
  • Backpropagation
  • Convolutional Neural Networks
  • Recurrent Neural Networks
  • Transfer Learning
Datenaufbereitung und -vorverarbeitung
  • Datenbereinigung und -qualität
  • Behandlung fehlender Werte
  • Normalisierung und Standardisierung
  • Dimensionsreduktion
  • Datenaggregation
  • Datenaugmentation
Modelltraining und -optimierung
  • Trainings- und Testdaten
  • Hyperparameter-Tuning
  • Regularisierungstechniken
  • Ensembling-Methoden
  • Early Stopping
  • Learning Rate Scheduling
KI-Implementierung
  • Projektplanung und Ressourcenmanagement
  • Infrastruktur und Tooling
  • Modelldeployment
  • Monitoring und Wartung
  • Skalierung von KI-Systemen
  • Best Practices und Standards
Ethik und Verantwortung
  • Datenschutz und DSGVO
  • Bias in KI-Systemen
  • Transparenz und Erklärbarkeit
  • Ethische Richtlinien
  • Soziale Auswirkungen
  • Nachhaltige KI-Entwicklung