Schulungsübersicht

Einführung in Künstliche Intelligenz

  • Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
  • KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Beliebte Werkzeuge und Plattformen

Python für KI

  • Grundlagen von Python wiederholen
  • Verwenden des Jupyter Notebooks
  • Installieren und Verwalten von Bibliotheken

Arbeiten mit Daten

  • Datenbereitung und -reinigung
  • Verwenden von Pandas und NumPy
  • Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn

Machine Learning Grundlagen

  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Klassifizierung, Regression und Clustering
  • Modellausbildung, -validierung und -testen

Neural Networks und Deep Learning

  • Neuronale Netzarchitektur
  • Verwenden von TensorFlow oder PyTorch
  • Erstellen und Ausbilden von Modellen

Natürliche Sprache und Computer Vision

  • Textklassifizierung und Sentimentanalyse
  • Grundlagen der Bilderkennung
  • Vortrainierte Modelle und Transferlearning

Deployment von KI in Anwendungen

  • Speichern und Laden von Modellen
  • Verwenden von KI-Modellen in APIs oder Webanwendungen
  • Best Practices für Testen und Wartung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
  • Erfahrung mit Python oder ähnlichen höherstufigen Programmiersprachen
  • Grundlegende Kenntnisse über Algorithmen und Datenstrukturen

Zielgruppe

  • IT-Systemprofis
  • Softwareentwickler, die AI integrieren möchten
  • Ingenieure und technische Manager, die auf AI-basierte Lösungen abzielen
 40 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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