Der Kurs vermittelt Kenntnisse zur Entwicklung und Integration von KI-Anwendungen in den Bereichen Medizin, Finanzen und Automatisierung.
Automatisierte Datenpipelines für KI-Anwendungen in der Medizin, Finanzen und Automatisierung- Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für branchenspezifische KI-Modelle optimieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um datengetriebene Prozesse in verschiedenen Industrien zu automatisieren
- Automatisierungstechniken nutzen, um KI-Modelle nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren
SQL für strukturierte Verarbeitung großer Datenmengen in der Künstlichen Intelligenz
- Joins und Aggregationen anwenden, um klinische, finanzielle und betriebliche Daten für KI-Modelle zielgerichtet zu analysieren
- Optimierte Abfragen schreiben, um KI-gestützte Prognosen und Entscheidungsprozesse zu verbessern
- Datenbankmanagement optimieren, um Echtzeit-Datenauswertung für automatisierte Systeme sicherzustellen
Interaktive Visualisierung von KI-Analysen mit Power BI
- Dynamische Dashboards erstellen, um KI-gestützte Entscheidungsprozesse in der Medizin, Finanzen und Automatisierung zu überwachen
- DAX-Funktionen nutzen, um datengetriebene Berechnungen für Risikoabschätzung und Diagnosesysteme zu optimieren
- Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datenbasierte KI-Modelle für unterschiedlichste Branchen verständlich darzustellen
Neuronale Netzwerke für spezialisierte KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren
- Deep Learning-Modelle für Gesundheitsdiagnosen, Finanzmarktanalysen und Produktionsoptimierung trainieren
- Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bilderkennung, Texteingaben und Vorhersagemodelle nutzen
- Transfer Learning und Hyperparameter-Tuning einsetzen, um KI-Modelle an branchenspezifische Anforderungen anzupassen