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Schulungsübersicht

Einführung in die KI

  • Geschichte der KI
  • Definitionen und Fachbegriffe
  • KI im Vergleich zur menschlichen Intelligenz
  • Zukunftstrends und Potenzial

Grundlagen des Maschinellen Lernens

  • Arten des maschinellen Lernens: Überwacht, unüberwacht, bestärkend (reinforcement)
  • Wichtige ML-Algorithmen
  • ML-Workflow: Von der Datenerfassung zur Modellbewertung

Datenmanagement

  • Datenerfassungstechniken
  • Datenbereinigung und -vorverarbeitung
  • Datenanalyse und Visualisierung

KI in der Praxis

  • Case Studies zu KI-Anwendungen
  • Branchenspezifische KI-Lösungen
  • KI in Konsumerprodukten

Ethische Überlegungen

  • KI und Arbeitsplatzverlagerung
  • Voreingenommenheit und Fairness bei KI
  • Datenschutz- und Sicherheitsfragen
  • Zukunft der KI-Ethik

Lab-Projekt

  • Python-Programmieraufgaben
  • Datenanalyseprojekte mit realen Datensätzen
  • Entwicklung eines einfachen ML-Modells

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit der Python-Programmiersprache
  • Kenntnisse in grundlegender Statistik und Mathematik

Zielgruppe

  • IT-Fachkräfte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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