Grundlagen des KI-Engineering
- Erwerben Sie Kenntnisse über die Grundlagen des KI-Engineering und deren Einfluss auf die heutige Technologie
- Verstehen Sie die Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz und ihre Rolle im Maschinellen Lernen sowie in der Datenwissenschaft
- Kennenlernen der KI-Engineering-Arbeitsabläufe und der entscheidenden Rolle von Daten für KI-Modelle
- Unverzichtbare Tools und Frameworks im KI Engineering zur Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Systeme
Programmierung für KI-Anwendungen
- Verstehen Sie die Grundzüge der Python-Programmierung für den Einsatz im KI-Engineering
- Erfahren Sie, wie Sie KI-Engineering-Umgebungen mittels Tools wie Jupyter Notebooks und Anaconda konfigurieren
- Entdecken Sie wichtige Bibliotheken wie Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung und -analyse
- Praktische Übungen zur Programmierung und Analyse echter Daten mit Bibliotheken der Künstlichen Intelligenz
Konzepte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
- Einführung in die Begriffe der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze
- Verständnis für überwachte und unüberwachte Lernmethoden im KI Engineering
- Nutzen der KI-Technik zur Realisierung grundlegender Modelle im Maschinellen Lernen
- Erkunden Sie Schlüsselalgorithmen wie Regression, Klassifizierung und Clustering für die KI-Anwendung
Praktische Einsatzmöglichkeiten und Szenarien
- Erforschen Sie reale Einsatzszenarien im KI Engineering, einschließlich prädiktiver Analysetechniken und Automatisierung
- Vertiefen Sie sich in Anwendungsbereiche wie Chatbots, Empfehlungssysteme und Bildverarbeitung
- Lernen Sie, wie Künstliche Intelligenz die Effizienz in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Produktion verbessert
- Entwickeln Sie Fähigkeiten, um KI-Engineering-Lösungen in praxisnahen Projekten umzusetzen