Die Weiterbildung zum Künstlichen Intelligenz Spezialisten ist wie folgt modular aufbaut.
✅ Python
• Objektorientierte Programmierung mit Python
• Vektor- und Matrizenoperationen mit Numpy
• Datenmanipulation und -analyse mit Pandas
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Webscraping mit Beautiful Soup
• Zeitreihen
• Explorative Datenanalyse (EDA)
• Individuelle Projektarbeit
✅ Neuronale Netze / Deep Learning
• Datenaufbereitung mit Sickit-Learn
• Binary Classification mit dem Perceptron
• Multiclass Classification mit Keras
• Multiclass Classification mit PyTorch
• Regression mit Keras
• Regression mit PyTorch
• Erklärbarkeit von Neuronalen Netzen
• Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks
• Individuelle Projektarbeit
✅ Machine Learning und Künstliche Intelligenz
• Ausreißererkennung
• Imbalanced Data Handling
• Featureauswahl und Dimensionsreduction mit FRE und PCA
• Der Autoencoder
• Decision Trees
• Clustering mit K-Means und DBSCAN
• Hierarchische Clusteranalyse
• Ensemble Learning via Bagging, Stacking und Boosting
• Bestärkendes Lernen
• Transfer Learning• Individuelle Projektarbeit
✅ Business Intelligence
• Business Intelligence mit Power BI, KNIME und Tableau
• Data Warehousing
• ETL, komplexe Transformationen vs. ELT, Data Warehouse
• ETL mit KNIME, SSIS, Pentaho
• Dimensional Modeling mit Power BI
• Data Transformation mit Power BI und Tableau
• Key Performance Indicator, KPI
• Dashboards in Business Intelligence
• Individuelle Projektarbeit
✅ Künstliche Intelligenz Anwendungen
Anwendungsbereiche und real case studies
Data Mining
Artificial Intelligence (AI) und
eXplainable AI (XAI)
Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:
• Datenzugriff
• Datenmanipulation
• Visualisierung und Analytik
Die Architektur der Informationsverarbeitung:
• Erstellen eines personalisierten Chatbots
• Lernende KI-Algorithmen
• Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
• KI-Agenten
• Mulit-KI-Agenten
• Mulit-KI-Agenten-Frameworks
Zum Abschluss jeder Lerneinheit erstellen Sie eine individuelle Projektarbeit zu einem selbstgewählten Thema.
Diese praktische Aufgabe bietet Ihnen die Gelegenheit, Ihr neu erworbenes Wissen und Ihre technischen Fertigkeiten in einem realitätsnahen Szenario anzuwenden und zu festigen.
Mit Ihrer Projektarbeit legen Sie den Grundstein für ein überzeugendes Portfolio.
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Die Fundamente des Künstlichen Intelligenz Spezialisten wie Neuronale Netze oder Deep Learning Netze, operative Datenanalyse, Visualisierungen und Algorithmen werden in Theorie und Praxis erklärt und implementiert.
Darüber hinaus erlernen Sie praxisnah wie Neuronale Netze und Machine Learning effektiv in Unternehmensprojekten einsetzt werden. Sie erfahren, wie Sie mit Business Datenbanken und Künstlichen Intelligenz Workflows arbeiten, um erfolgreiche Datenanalysen von Anfang bis Ende zu gestalten und umzusetzen.
Sie lernen Geschäftswissen in die Praxis umzusetzen und Unternehmen zu beurteilen.
Als KI Spezialist implementieren Sie datengetriebene Geschäftsmodelle und erreichen so neue Wertschöpfung nach dem Prinzip von Value-Creation über Value-Delivery zu Value-Capture.