Python und Grundlagen der Datenwissenschaft
- Grundlagen der Python-Syntax und Datenstrukturen für AI-Anwendungen erlernen
- Die bedeutende Rolle von Python bei der Entwicklung von AI-Lösungen verstehen
- Arbeiten mit Python-Bibliotheken zur Erstellung von AI-Modellen
Entwicklungsumgebungen für AI einrichten
- Konfiguration von Jupyter-Notebooks und Anaconda zur AI-Entwicklung
- Nutzung von Git- und Unix-Befehlen für Zusammenarbeit und Versionskontrolle
- Einrichten AI-freundlicher IDEs wie PyCharm und VS Code
Einblicke in künstliche Intelligenz
- Erforschen Sie regelbasierte Systeme und maschinelles Lernen
- Unterscheiden zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen
- Anwendungen von AI in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und Robotik entdecken
Maschinelles Lernen verstehen
- Grundlagen der maschinellen Lernalgorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten lernen
- Klassifizierung, Regression und Clustering differenzieren
- Untersuchung der Modellbewertungsmetriken zur Beurteilung der AI-Leistung
Tiefe Einblicke in Deep Learning
- Künstliche neuronale Netze und ihre Funktionaleinheiten verstehen
- Aktivierungsfunktionen, Schichten und Backpropagation ausführlich lernen
- Tiefere Nutzung von TensorFlow und Keras zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen
Praktische AI-Anwendungen
- Analyse von AI in natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Computervision und Robotik
- Verständnis AI-gestützter Empfehlungssysteme und prädiktiver Analysen vertiefen
- Ethische Herausforderungen und Implementierungsmethoden von AI diskutieren
Entwicklung von AI-Modellen in der Praxis
- Einfache Modelle mit Python, TensorFlow und Keras entwickeln
- Trainieren und evaluieren von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning
- Integration von AI-Konzepten in reale Daten und Geschäftsprobleme