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Schulungsübersicht
Fortschrittliche Neuronale Netze
- Tiefe Lernarchitekturen
- Konvolutionelle und rekurrente neuronale Netze
- Generative Modelle und unüberwachtes Lernen
Maschinelles Lernen in großem Maßstab
- Big Data-Analysen
- Verteiltes Computing für ML
- Fortschrittliche Optimierungstechniken
Verstärkendes Lernen und Entscheidungsfindung
- Markov-Entscheidungsprozesse
- Policy Gradient Methoden
- Mehr-Agenten-Systeme und Spieltheorie
Natürlichsprachliche Verarbeitung und Verständnis
- Fortschrittliche NLP-Techniken
- Sentimentanalyse und Textklassifizierung
- Sprachmodelle und Transformatoren
Computervision und Wahrnehmung
- Bilderkennung und Objekterkennung
- Videanalyse und Aktionserkennung
- 3D-Rekonstruktion und erweiterte Realität
KI-Ethik und Gesellschaft
- Voreingenommenheit und Fairness in KI-Systemen
- KI-Governance und Politik
- Zukünftige gesellschaftliche Auswirkungen von KI
Lab-Projekt
- Implementierung fortschrittlicher ML-Modelle
- Analyse großer Datensätze
- Zusammenarbeit an einem Forschungsprojekt in der Gruppe
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis grundlegender KI- und ML-Konzepte
- Python-Kenntnisse und Vertrautheit mit Data Science-Toolkits
- Abschluss eines Einführungskurses in KI oder gleichwertige Erfahrung
Zielgruppe
- Data Scientists
- Ingenieure
- KI-Praktiker
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
