Moderne KI-Systeme und Maschinelles Lernen
  • Erkunden Sie die Beziehung zwischen Künstlicher Intelligenz (AI) und maschinellem Lernen (ML) in modernen, AI-gesteuerten Systemen
  • Entdecken Sie AI-Modelle, Techniken maschinellen Lernens und reale Anwendungen
Einführung in AI-Systeme
  • Verständnis der AI-gesteuerten Automatisierung und Entscheidungsfindung
  • Rolle der AI-Systeme in der modernen Industrie
  • AI im Vergleich zu herkömmlichen Softwaresystemen
Grundlagen des Maschinellen Lernens
  • Überwachte und unüberwachte Lernmethoden
  • Zentrale ML-Algorithmen: Klassifizierung, Regression, Clustering
  • Bewertung von ML-Modellen für AI-Anwendungen
Neuronale Netze und Deep Learning Prinzipien
  • Künstliche neuronale Netze (ANNs) und Grundlagen von Deep Learning
  • CNNs für die Bilderkennung erforschen
  • RNNs für Zeitreihenanalysen und NLP
AI-Systeme und Sprachverarbeitung (NLP)
  • Analyse von Text und Sentiment mit AI
  • Nutzung von Transformer-Modellen zur Texterstellung
  • AI-Chatbots und virtuelle Assistenten kennenlernen
Optimierung der AI-Systeme
  • Strategien zur Hyperparameter-Anpassung und Modellverfeinerung
  • AI-Modell-Bereitstellung in der Cloud
  • Skalierbarkeit verstehen und ethische AI-Konzepte berücksichtigen
Zukunft der AI-Systeme und Trends
  • Der Einfluss generativer AI und großer Sprachmodelle
  • AI in Automatisierung, Robotik und vorausschauender Datenanalyse
  • Entwicklung und Implementierung verantwortungsvoller AI