Moderne KI-Systeme: KI-Systeme und maschinelles Lernen
Erkunden Sie die Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) in modernen KI-gesteuerten Systemen. Dieser Kurs behandelt branchenübergreifend wichtige KI-Modelle, Techniken des maschinellen Lernens und reale KI-Anwendungen.

Einführung in KI-Systeme
  • KI-gesteuerte Automatisierung und Entscheidungsfindung verstehen
  • Rolle von KI-Systemen in modernen Industrien
  • KI vs. traditionelle Softwaresysteme
Grundlagen des maschinellen Lernens in der KI
  • Überwachte und unüberwachte Lerntechniken
  • Wichtige ML-Algorithmen: Klassifizierung, Regression, Clustering
  • Evaluierung von ML-Modellen für KI-Anwendungen
Neuronale Netze und Deep Learning
  • Künstliche neuronale Netze (ANNs) und Grundlagen des Deep Learning
  • Faltungsnetze (CNNs) für die Bilderkennung
  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs) für Zeitreihen und NLP
KI-Systeme und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • KI-gesteuerte Text- und Stimmungsanalyse
  • Transformer-Modelle und Sprachgenerierung
  • KI-Chatbots und automatisierte virtuelle Assistenten
Optimierung von KI-Systemen für eine bessere Leistung
  • Hyperparameter-Tuning und KI-Modellverfeinerung
  • Cloud-basierte KI-Modell-Bereitstellungsstrategien
  • Umgang mit Skalierbarkeit und ethischen KI-Überlegungen
Zukunft von KI-Systemen und aufkommende Trends
  • Generative KI und der Aufstieg großer Sprachmodelle
  • KI in der Automatisierung, Robotik und prädiktiven Analytik
  • Ethische KI-Entwicklung und verantwortungsvolle KI-Implementierung

Der Kurs untersucht fortschrittliche Techniken in KI-Systemen und Maschinellem Lernen, einschließlich Transformer-Modelle und Cloud-basierte KI-Bereitstellungsstrategien.