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Schulungsübersicht
Einführung in die Künstliche Intelligenz
- Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
- KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
- Gängige Tools und Plattformen
Python für KI
- Auffrischung der Python-Grundlagen
- Verwendung von Jupyter Notebook
- Installation und Verwaltung von Bibliotheken
Arbeit mit Daten
- Datenvorbereitung und -bereinigung
- Verwendung von Pandas und NumPy
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
Grundlagen des Maschinellen Lernens
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Klassifikation, Regression und Clustering
- Modelltraining, Validierung und Testen
Neuronale Netze und Deep Learning
- Architektur neuronaler Netze
- Verwendung von TensorFlow oder PyTorch
- Aufbau und Training von Modellen
Natürliche Sprache und Computer Vision
- Textklassifikation und Sentiment-Analyse
- Grundlagen der Bilderkennung
- Vorab trainierte Modelle und Transfer Learning
Bereitstellung von KI in Anwendungen
- Speichern und Laden von Modellen
- Einsatz von KI-Modellen in APIs oder Web-Apps
- Best Practices für Testing und Wartung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Hochsprache-Programmiersprachen
- Grundlegende Vertrautheit mit Algorithmen und Datenstrukturen
Zielgruppe
- IT-Systemexperten
- Softwareentwickler, die KI integrieren möchten
- Ingenieure und technische Manager, die KI-basierte Lösungen erkunden
40 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung