Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Konzepte
- Umfassendes Verständnis der Kernkonzepte künstlicher Intelligenz
- Methoden, maschinelles Lernen und Anwendungen des Deep Learning
- Praktische Erfahrung mit KI-Modellen und echte Implementierungen
Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsbereiche
- Entwicklung und Grundlagen der künstlichen Intelligenz
- Vergleich: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning
- Bedeutende KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren
Data Science und maschinelles Lernen
- Überwachte und unüberwachte Lernmethoden
- Wichtige Algorithmen: Klassifizierung, Regression, Clustering
- Einschätzung und Bewertung von Modellen
Deep Learning: Neuronale Netze in der KI
- Künstliche neuronale Netze und ihre Struktur
- Faltungsnetze für Bildverarbeitung
- Rekurrente Netze und Sequenzmodellierung
Natürliche Sprachverarbeitung in der KI
- Grundlagen: Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung
- Textklassifizierung und Stimmungsanalyse
- Transformer-Modelle, Chatbots und KI
Ethik und Verantwortung in der künstlichen Intelligenz
- Bedenken zu Voreingenommenheit und ethischen Fragen
- Fairness, Regulierung und Erklärbarkeit von KI
- Interpretierbarkeit von KI-Modellen
Datenwissenschaft und KI in der Wirtschaft
- KI in Automatisierung, Gesundheitswesen, Finanzwesen
- Generative KI und große Sprachmodelle
- Aufkommende Datenwissenschaft und Trends