Konzepte für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Python und künstliche Intelligenz:

Einführung in Datenwissenschaft und KI
  • Verstehen Sie die Beziehung zwischen Datenwissenschaft, KI-Engineering und künstlicher Intelligenz.
  • Überblick über Datenwissenschafts-Workflows und deren Integration in maschinelles Lernen und KI.
  • Lernen Sie, wie Daten Erkenntnisse und Entscheidungsfindung im Bereich KI-Engineering vorantreiben.
  • Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der Datenanalyse und prädiktiven Modellierung.
Python für Datenwissenschaft und KI
  • Lernen Sie die Python-Programmierung für datenwissenschaftliche Aufgaben und KI-Engineering.
  • Beherrschen Sie wichtige Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib für die Datenmanipulation und -visualisierung.
  • Praktische Übungen in Datenverarbeitung, -transformation und explorativer Datenanalyse (EDA) mit Python.
  • Einführung in Python-Tools für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Kernkonzepte des maschinellen Lernens und seine Anwendungen in der KI-Technik.
  • Erkunden Sie überwachtes Lernen (Klassifizierung und Regression) und unüberwachtes Lernen (Clustering, Anomalieerkennung).
  • Verstehen Sie die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens und wie sie auf reale Probleme angewendet werden.
  • Praktische Erfahrung mit der Erstellung und Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung der Python-Bibliotheken.
Konzepte der künstlichen Intelligenz
  • Tauchen Sie ein in fortgeschrittene Techniken der künstlichen Intelligenz, einschließlich Deep Learning, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).
  • Verstehen Sie die Prinzipien des KI-Engineerings, einschließlich Modelltraining, Bereitstellung und Optimierung.
  • KI-Anwendungen in der Praxis in Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung und autonome Systeme.
  • KI-Modelle mit Frameworks wie TensorFlow und PyTorch erstellen und evaluieren.

Das Kursangebot vertieft das Verständnis von KI-Engineering durch praxisnahe Übungen in Datenanalyse, maschinelles Lernen und der Programmierung mit Python.