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Schulungsübersicht

Einführung in Künstliche Intelligenz

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

Python für KI

  • Auffrischung der Python-Grundlagen
  • Verwendung von Jupyter Notebook
  • Installation und Verwaltung von Bibliotheken

Arbeiten mit Daten

  • Datenvorbereitung und -bereinigung
  • Verwendung von Pandas und NumPy
  • Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn

Grundlagen des Machine Learnings

  • 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
  • Erstellen und Trainieren von Modellen

Natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision

  • Textklassifikation und Sentiment-Analyse
  • Grundlagen der Bilderkennung
  • Vorab trainierte Modelle und Transferlernen

Bereitstellung von KI in Anwendungen

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

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
  • Erfahrung mit Python oder ähnlichen High-Level-Programmiersprachen
  • Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen

Zielgruppe

  • IT-Systemexperten
  • Softwareentwickler, die KI integrieren möchten
  • Ingenieure und technische Manager, die KI-basierte Lösungen erkunden
 40 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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