Der Lehrgang behandelt zunächst detailliert den Fachbereich Machine Learning - hier wird künstliches Wissen aus Erfahrung generiert. Zu Beginn werden dir die Grundlagen, sodann die beiden Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie das Thema Evaluierung und Verbesserung nähergebracht. Im Anschluss erläutert dir der Kurs die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen. Deep Learning, als Teilbereich des Machine Learnings, nutzt Algorithmen für intelligente Lernprozesse. Ergänzend lernst du die Prozessoptimierungsmethode ITIL® und die Projektmanagementmethode PRINCE2® kennen.
- Einführung in Machine Learning
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Evaluierung und Verbesserung
- Projektarbeit Machine Learning
- Machine Learning: Deep Learning
- Grundlagen in neuronalen Netzen
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Transfer Learning
- Regional CNN
- Methoden der kreativen Bilderzeugung
- Recurrente neurale Netze
- Textverarbeitung durch neuronale Netze
- Sprachmodelle
- Deep Reinforcement Learning
- Bayes'sche neuronale Netze
- Projektarbeit Deep Learning
- Wichtige ITIL Begriffe und Definitionen
- Die vier Dimensionen des Produkt- und Servicemanagements von ITIL
- Der ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus
- Das ITIL Value System
Wertstromidentifizierung, -abbildung und -management
- ITIL und KI
- ITIL und andere Rahmenwerke
- Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung ITIL®
- Einführung in das Projektmanagement basierend auf PRINCE2®
- Die PRINCE2® Grundprinzipien
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Die Bedeutung von Menschen für PRINCE2® Projekte
- Die sieben Themen von PRINCE2®
- Die sieben Prozesse von PRINCE2®
- Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.