Datenwissenschaft und KI-Konzepte
- Erforschen Sie die Verbindungen zwischen Datenwissenschaft, AI Engineering und Künstlicher Intelligenz
- Detaillierter Überblick über Datenwissenschafts-Workflows und deren Integration mit Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz
- Entdecken Sie, wie Daten neue Einblicke und Entscheidungsfindung im KI Engineering unterstützen
- Wichtige Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen in der Datenanalyse und prädiktiver Modellierung
Python-Einsatz für Datenwissenschaft & KI
- Erlernen Sie Python als Programmiersprache zur Durchführung datenwissenschaftlicher Aufgaben und im AI Engineering
- Meistern Sie wichtige Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib zur Datenmanipulation und Visualisierung
- Praktische Übungen in der Datenverarbeitung, -transformation und der explorativen Datenanalyse (EDA) mit Python
- Einführung in die Nutzung von Python für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Einführung in Maschinelles Lernen
- Grundsätzliche Konzepte des Maschinellen Lernens und deren Anwendungen im KI Engineering
- Vertiefung in überwachte Lernmethoden wie Klassifizierung und Regression und unüberwachte Methoden wie Clustering und Anomalieerkennung
- Verständnis für zentrale Algorithmen des Maschinellen Lernens und deren Praxisanwendung
- Praktische Erfahrung beim Erstellen und Evaluieren von Modellen des Maschinellen Lernens mit Python-Bibliotheken
Erweiterte Künstliche Intelligenz-Konzepte
- Behandlung von fortgeschrittenen KI-Techniken wie Deep Learning, neuronalen Netzen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
- Einblick in die Prinzipien des KI Engineering, einschließlich Training, Bereitstellung und Optimierung von Modellen
- Anwendungsbereiche der KI im Computersehen, der Spracherkennung und autonomen Systemen
- Entwicklung und Bewertung von KI-Modellen mit Frameworks wie TensorFlow und PyTorch