Einführung in maschinelles Lernen und Deep Learning mit Daten
  • Gewinnen Sie Einblicke in KI-Modelle durch maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Entwickeln, trainieren und optimieren Sie KI-Modelle mit praktischen Anwendungen
Python für fortgeschrittene Datenwissenschaft
  • Erlernen Sie Python-Syntax und Datentypen speziell für Data Science
  • Nehmen Sie praktische Python-Projekte mit Pandas, NumPy und Scikit-learn in Angriff
  • Benutzen Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für Datenanalyse
Grundlagen der Datenwissenschaft in ML
  • Unterschied von überwachten und unüberwachten Lernmethoden verstehen
  • Verwenden Sie Algorithmen wie Klassifikation, Regression und Clustering
  • Steigern Sie die Leistung von ML-Modellen durch gezielte Optimierungen
Überwachtes Lernen für Datenwissenschaft
  • Setzen Sie lineare Regression, Entscheidungsbäume und SVMs in Data Science ein
  • Verwenden Sie Ensemble-Methoden wie Random Forest in AI
  • Steigern Sie die Modellgenauigkeit durch Hyperparameter-Tuning
Unüberwachtes Lern-Clustering
  • Nutzen Sie Clustering-Methoden wie K-Means für Datenanalysen
  • Entdecken Sie Dimensionenvorgänge durch PCA in der Datenwissenschaft
  • Realisieren Sie AI-Anwendungen durch unüberwachtes Lernen
Grundkonzepte des Deep Learning für Daten
  • Erforschen Sie neuronale Netze für tiefere AI-Analysen
  • Analysieren Sie Aktivierungsfunktionen und Schichten in neuronalen Netzen
  • Nutzen Sie TensorFlow und Keras für Data-Modelle
Architektur des Deep Learning in Data Science
  • Gestalten Sie CNNs für Bild-KI und Data Science
  • Analysieren Sie RNNs für AI-Datenverarbeitung
  • Erforschen Sie GANs und Autoencoder für kreative Data Science
Optimierung und Bewertung von Datenmodellen
  • Bewerten Sie Datenmodelle mit Genauigkeit und anderen Metriken
  • Erforschen Sie Kreuzvalidierungstechniken für optimierte Data Science
  • Lernen Sie Verzerrung und Varianz bei der Datenmodellierung auszugleichen
Praktisches Data Science-Projekt
  • Wenden Sie ML- und DL-Modelle auf reale Datenprojekte an
  • Arbeiten Sie an Bild- und Textverarbeitung in Datenwissenschaft
  • Entwickeln Sie AI-basierte Datenlösungen für umfassendere Analysen