Artificial Intelligence (AI) Development mit Python 1. Einführung in Künstliche Intelligenz mit Python: Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz, Python als Programmiersprache für KI, Überblick über KI-Anwendungen in der Praxis 2. Datenanalyse und Vorverarbeitung in Python: Import und Manipulation von Datensätzen, Anwendung von Pandas und NumPy, Datenvisualisierung mit Matplotlib 3. Maschinelles Lernen Grundlagen mit Python: Überblick über Supervised und Unsupervised Learning, Implementierung einfacher ML-Modelle, Einsatz von Scikit-Learn für Machine Learning 4. Neural Networks und Deep Learning mit Python: Grundlagen neuronaler Netze verstehen, Implementierung von Deep Learning Modellen, Einsatz von TensorFlow und Keras 5. Praktische Projekte: KI-Anwendungen realisieren: Auswahl von Projekten in verschiedenen Anwendungsbereichen, Schritt-für-Schritt Anleitung zur Umsetzung, Präsentation und Feedback der Ergebnisse 6. Optimierung und Evaluation von KI-Modellen: Kriterien zur Modellbewertung definieren, Hyperparameter-Tuning durchführen, Fehleranalyse und -behebung 7. Ethische Implikationen der KI-Entwicklung: Diskussion über Bias in KI-Systemen, Verantwortungsvoller Umgang mit KI-Daten, Ethische Richtlinien für AI-Entwickler 8. Zukunft der Künstlichen Intelligenz: Trends und Innovationen in der KI-Forschung, Auswirkungen von KI auf verschiedene Branchen, Reflexion über persönliche Erfahrungen und Learnings