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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 Machines
- Neuronale Netze
- Random Forest
- Einrichten einer durchgängigen supervised learning Pipeline mit scikit-learn
- Arbeit mit Datendateien
- Imputation fehlender Werte
- Umgang mit kategorialen Variablen
- Datenvisualisierung
Python-Frameworks für KI-Anwendungen:
- TensorFlow, Theano, Caffe und Keras
- KI in großem Umfang mit Apache Spark: MLib
Fortschrittliche neuronale Netzwerk-Architekturen
- Faltneuronale Netze (CNNs) für die Bildanalyse
- Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) für zeitlich strukturierte Daten
- Long Short-Term Memory (LSTM) Zellen
Unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalieerkennung
- Implementierung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit scikit-learn
- Implementierung von Autoencodern in Keras
Praktische Beispiele für Probleme, die KI lösen kann (Hands-on-Übungen mit Jupyter Notebooks), z. B.
- Bildanalyse
- Prognosen komplexer Finanzzeitreihen, wie Aktienkurse,
- Komplexe Mustererkennung
- Natural Language Processing (NLP)
- Empfehlungssysteme
Verständnis der Grenzen von KI-Methoden: Versagensmodi, Kosten und häufige Schwierigkeiten
- Overfitting (Überanpassung)
- Bias-/Varianz-Trade-off
- Verzerrungen in Beobachtungsdaten
- Poisoning von Neuronalen Netzen
Angewandtes Projektarbeiten (optional)
Voraussetzungen
Es sind keine spezifischen 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