Künstliche Intelligenz-Technik: Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Datenmodellierung

AI-Technik-Überblick
  • Einführung in die KI-Technik und die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der modernen Technologie.
  • Grundlegende KI-Technik-Prinzipien und KI-gesteuerte Daten-Workflows.
  • Grundlagen des Deep Learning: Von neuronalen Netzen bis hin zu fortgeschrittenen KI-Techniken.
  • Schlüsselarchitekturen für KI-Systeme für skalierbare Echtzeitanwendungen.
Deep Learning-Grundlagen
  • Verständnis der Prinzipien von Deep Learning und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.
  • Erstellung und Training von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) mit Frameworks wie TensorFlow und Keras.
  • Praktische Anwendung von Deep Learning in der KI-Technik für Bild- und Spracherkennungsaufgaben.
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen unter Verwendung von Deep-Learning-Architekturen.
Datenmodellierung und maschinelles Lernen
  • Erkundung von Datenmodellierungstechniken und wie KI-Technik die Datenanalyse optimiert.
  • Wichtige Algorithmen für maschinelles Lernen für die prädiktive Modellierung in der Künstlichen Intelligenz.
  • Praktische Anwendung von KI-gestützten Modellen für maschinelles Lernen mit Python und gängigen Bibliotheken.
  • Metriken zur Modellbewertung wie Genauigkeit, Präzision und Recall für KI-Engineering.
KI in realen Anwendungen
  • Anwendungsfälle für KI-Engineering in der realen Welt: autonome Systeme, KI im Gesundheitswesen und prädiktive Analysen.
  • Erstellung von Modellen für Künstliche Intelligenz für Aufgaben wie Bildklassifizierung und NLP.
  • KI-Engineering-Lösungen für komplexe Datenherausforderungen in Produktionsumgebungen implementieren.
  • Deep-Learning-Anwendungen für Echtzeit-Entscheidungsfindungssysteme erkunden.

Künstliche Intelligenz-Technik umfasst die Entwicklung skalierbarer Echtzeitanwendungen durch Deep Learning und datenbasierte Modellierungstechniken.