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Schulungsübersicht
Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression
- Machine Learning in Python: Einführung in die scikit-learn-API
- lineare und logistische Regression
- Support Vector Machine (SVM)
- neuronale Netze
- Random Forest
- Aufbau einer Ende-zu-Ende-Pipeline für überwachtes Lernen mit scikit-learn
- Arbeiten mit Datendateien
- Imputation fehlender Werte
- Bearbeitung kategorialer Variablen
- Visualisierung von Daten
Python-Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI im großen Maßstab mit Apache Spark: Mlib
Fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netze
- Konvolutionelle neuronale Netze für die Bildanalyse
- Rekurrente neuronale Netze für zeitstrukturierte Daten
- Long Short-Term Memory (LSTM)-Zellen
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalie-Erkennung
- Implementierung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit scikit-learn
- Implementierung von Autoencodern in Keras
Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann (praktische Übungen mit Jupyter Notebooks), z. B.
- Bildanalyse
- Vorhersage komplexer Zeitreihen, wie z. B. von Aktienkürsen,
- komplexes Mustererkennung
- Naturalsprachverarbeitung (NLP)
- Empfehlungssysteme
Verständnis der Grenzen von KI-Methoden: Fehlerquellen, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Overfitting
- Bias-Varianz-Kompromiss (Bias/Variance Trade-off)
- Verzerrungen in beobachteten Daten
- Neural Network Poisoning
Angewandtes Projekt (optional)
Voraussetzungen
Es sind keine speziellen Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs erforderlich.
28 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Dass es reale Firmendaten verwendete. Der Trainer hatte einen sehr guten Ansatz, indem er die Teilnehmer aktiv einbezog und sie miteinander wetteifern ließ.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war ein Fachmann im betreffenden Bereich und verband Theorie und Praxis hervorragend.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Maschinelle Übersetzung
