KI-Engineering-Überblick
  • Erkunden Sie die grundlegenden Konzepte des KI-Engineerings durch ein umfassendes Weiterbildungsprogramm.
  • Erwerben Sie fundiertes Wissen über KI-Engineering und Künstliche Intelligenz, um starke Fähigkeiten in diesem Bereich aufzubauen.
  • Lernen Sie Schlüsselthemen der Datenwissenschaft und KI kennen, die für jeden Fachmann, der eine fortgeschrittene Weiterbildung in KI anstrebt, unerlässlich sind.
  • Beherrschen Sie praktische Werkzeuge und Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning für reale Anwendungen.
Programmierung und Software-Engineering für Datenwissenschaft
  • Legen Sie mit grundlegenden Programmierkenntnissen den Grundstein für Ihre Weiterbildung im Bereich KI-Engineering.
  • Lernen Sie Python-Programmierung und tauchen Sie in die objektorientierte Programmierung (OOP) ein, um Ihre Fähigkeiten zur Datenmanipulation zu verbessern.
  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Git und GitHub, die für die Zusammenarbeit bei datenwissenschaftlichen Projekten von entscheidender Bedeutung sind.
  • Beherrschen Sie die Grundlagen von Unix und Befehlszeilen, um Ihre datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufe während Ihrer Weiterbildung zu verbessern.
Erkundung der Datenanalyse (EDA)
  • Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenmanipulation und SQL im Rahmen Ihrer Weiterbildung in KI.
  • Visualisieren Sie Daten mit Tools wie Matplotlib und Seaborn, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Lernen Sie fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse, um in Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz zu glänzen.
  • Vertiefen Sie Ihre Fähigkeiten mit immersiven Datenanalyseprojekten, die bei der Lösung von Problemen in der realen Welt helfen.
Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Tauchen Sie im Rahmen Ihrer Weiterbildung in KI-Engineering in das maschinelle Lernen ein und konzentrieren Sie sich dabei auf überwachte Lernmodelle.
  • Lernen Sie Regressions-, Klassifizierungs- und Ensemble-Methoden kennen, um Ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens zu verbessern.
  • Wenden Sie die Prinzipien des KI-Engineerings an, um mithilfe von Scikit-Learn leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen.
  • Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Modellbewertung, um Präzision und Zuverlässigkeit in KI-Anwendungen zu gewährleisten.
Deep Learning und neuronale Netze
  • Lernen Sie Deep-Learning-Techniken, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNN), um komplexe Probleme im Bereich Künstliche Intelligenz zu lösen.
  • Verstehen Sie fortgeschrittene Themen wie NLP, Zeitreihen und unüberwachtes Lernen als Teil Ihrer Weiterbildung.
  • Erkunden Sie die Grundlagen von Neural Networks, Backpropagation und deren Anwendung in realen KI-Szenarien.
  • Wenden Sie modernste AI Engineering-Methoden an, einschließlich Prompt Engineering und generative AI.
Data Science Capstone Project
  • Bringen Sie Ihre Weiterbildung in KI auf die nächste Stufe, indem Sie an einem realen Data-Science-Abschlussprojekt arbeiten.
  • Entwickeln Sie umfassende Lösungen, die alle erlernten Konzepte des maschinellen Lernens, der KI und der Datenwissenschaft integrieren.
  • Arbeiten Sie in Teams zusammen, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren und die Aufgaben eines KI-Ingenieurs in einer professionellen Umgebung zu simulieren.
  • Präsentieren Sie Ihre Fähigkeiten bei der Bereitstellung von KI-Modellen und der Bereitstellung von Geschäftseinblicken mithilfe fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz.

Das Programm ermöglicht eine Weiterbildung durch praxisorientierte Projekte, die aktuelle AI Engineering-Methoden und Data Science-Techniken einbeziehen.