Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Einführung in Machine Learning & Künstliche Intelligenz Grundlagen von machine learning, Data Science und Künstlicher Intelligenz im Kontext moderner AI Engineering Supervised vs.
Lerninhalte
Einführung in Machine Learning & Künstliche Intelligenz<ul><li>Grundlagen von machine learning, Data Science und Künstlicher Intelligenz im Kontext moderner AI Engineering</li><li>Supervised vs. Unsupervised machine learning - einfach und praxisnah erklärt</li><li>Einordnung von AI Engineering im beruflichen Alltag: Rollen, Tools und Workflows</li><li>Realistische machine learning Anwendungsfälle aus Industrie, Medizin und Alltag</li></ul><br/>Python Basics für Machine Learning & AI Engineering<ul><li>Wichtige Python-Kenntnisse für den Einstieg in machine learning</li><li>Arbeiten mit Jupyter Notebooks - das Standard-Tool im AI Engineering Alltag</li><li>Versionskontrolle mit Git & GitHub: Zusammenarbeit wie im echten AI Engineering Team</li><li>Mini-Skripte zur Datenbearbeitung, Exploration und ersten machine learning Modellen</li></ul><br/>Datenanalyse & Datenverständnis für Machine Learning<ul><li>Grundlagen der Datenverarbeitung mit Pandas & SQL - zentral für AI Engineering</li><li>Visualisierung mit Seaborn und Matplotlib: Muster für machine learning entdecken</li><li>Datenbereinigung, Feature Engineering und Datenverständnis als Basis für machine learning Modelle</li><li>Explorative Datenanalyse als Kernkompetenz in AI Engineering</li></ul><br/>Klassische Machine Learning Methoden praxisnah erklärt<ul><li>Regression und Klassifikation: Lineare & logistische Verfahren in machine learning</li><li>Entscheidungsbäume und k-NN im Vergleich - visuell verständlich aufbereitet</li><li>Ensemble-Methoden wie Random Forest & Boosting im AI Engineering Kontext</li><li>Modelle bewerten mit Accuracy, Precision, Recall, F1 - unerlässlich für jede machine learning Pipeline</li></ul><br/>Unüberwachtes Lernen & Clustering in AI Engineering<ul><li>Clustering-Methoden wie K-Means, DBSCAN - unverzichtbar für exploratives machine learning</li><li>Dimensionsreduktion mit PCA, t-SNE für AI Engineering Visualisierung</li><li>Anwendung unüberwachter Verfahren auf reale Daten aus dem machine learning Alltag</li><li>Mustererkennung und Segmentierung - erste Schritte in komplexere KI-Systeme</li></ul><br/>Deep Learning & moderne KI-Methoden<ul><li>Neuronale Netze als Grundlage fortgeschrittener machine learning Modelle</li><li>NLP und Computer Vision: Einstieg in Deep Learning innerhalb von AI Engineering</li><li>Prompt Engineering & Generative AI - Zukunftstrends für machine learning Professionals</li><li>Verbindung klassischer und moderner Ansätze im AI Engineering Prozess</li></ul><br/>Statistik-Grundlagen für Machine Learning und AI Engineering<ul><li>Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeiten für fundiertes machine learning</li><li>Hypothesentests, Signifikanz und Korrelationen für datengetriebene Entscheidungen</li><li>Statistik als Schlüssel zur Modellvalidierung im AI Engineering Alltag</li><li>Dateninterpretation für bessere Features und stabilere machine learning Modelle</li></ul><br/>Abschlussprojekt: End-to-End Machine Learning Workflow<ul><li>Eigenständige Umsetzung eines machine learning Use Cases - von Daten bis Modell</li><li>Teamarbeit wie im realen AI Engineering Projekt - inklusive Deployment-Vorbereitung</li><li>Präsentation vor Stakeholdern: Wie ein echter AI Engineer Insights und Modelle kommuniziert</li><li>Zusammenführung aller gelernten Kompetenzen aus machine learning und AI Engineering</li></ul><p>Dieser Kurs behandelt ausführlich die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Machine Learning sowie die Anwendung von Python für Machine Learning.</p>
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Häufige Fragen zu „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“
Ist „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.