Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und maschinelles Lernen
  • Kenntnisse im Bereich AI-Development: Das XOR-Problem und seine Bedeutung
  • Moderne künstliche neuronale Netze
  • Aktivierungsfunktionen (mit Schwerpunkt auf AI-Development, z. B. Sigmoid)
  • Mit etikettierten Daten lernen
  • Einfache Vorhersagen im Kontext von AI-Development - Lineare Regression
  • Lernen durch Beobachtung

Datenverarbeitung und Anwendung im Kontext neuronaler Netze
  • Neuronale Netze und KI mit Fokus auf AI-Development
  • Daten visualisieren und professionell auswerten
  • Lernfähiges Vorhersageprogramm aus dem Bereich AI-Development
  • Bilddaten auswerten: Menschen und Hunde
  • Backpropagation und verborgene Knoten als Teil von AI-Development
  • Bilder auswerten und Ziffern erkennen (z. B. mit NumPy)