Künstliche Intelligenz: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Tauchen Sie mit diesem umfassenden Kurs in die Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) ein. Erfahren Sie, wie KI-Systeme ML-Algorithmen nutzen, um Automatisierung, prädiktive Analysen und intelligente Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen voranzutreiben.

Einführung in KI und Maschinelles Lernen
  • Verständnis der Beziehung zwischen KI, ML und Deep Learning
  • Wichtige KI-Anwendungen und Anwendungsfälle in der Industrie
  • Die Rolle von Daten in KI-gesteuerten Lösungen
Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Überwachtes Lernen: Klassifizierungs- und Regressionsmodelle
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionsreduktion
  • Modellbewertung: Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score
Deep Learning und neuronale Netze
  • Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs)
  • Faltungsneuronale Netze (CNNs) für die Bilderkennung
  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs) für sequenzielle Daten
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der KI
  • Textvorverarbeitung: Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung
  • Stimmungsanalyse und KI-gestützte Chatbots
  • Transformer-Modelle und groß angelegte Sprachverarbeitung
Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen
  • Techniken zur Hyperparameter-Abstimmung und Modelloptimierung
  • Generative KI: GANs und Variational Autoencoders (VAEs)
  • Skalierung von KI-Modellen für den Einsatz in der Produktion
Ethik und Zukunftstrends in KI und ML
  • Erkennung von Voreingenommenheit und verantwortungsvolle KI-Entwicklung
  • KI-Vorschriften und ethische Überlegungen
  • Neue KI-Technologien und ihre Auswirkungen auf Unternehmen

Der Kurs behandelt die Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sowie deren Anwendungen in zahlreichen industriellen Anwendungsfällen.