Einstieg in KI und ML für Datenpraktiker
- Nutzen Sie AI und ML, um aus Rohdaten verwertbare Einsichten zu gewinnen
- Praxisorientierter Zugriff auf KI-gesteuerte Datenanalyse-Techniken
- Erhalten Sie Einblicke in die Anwendung von ML-Methoden und Python-Tools
Datenaufbereitung in AI
- Datensätze säubern und für die AI-Modelle vorbereiten
- Merkmal-Auswahl und Daten-Normalisierung anwenden
- Mit Python-Techniken fehlende Daten und Ausreißer handhaben
Python-Bibliotheken für AI und ML
- Nutzen Sie essentielle AI-Tools wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras
- Entwickeln Sie ML-Modelle mit Pandas, NumPy und Matplotlib
- Automatisieren Sie AI-Prozesse mit Python-Skripten
ML-Trainingsmethoden
- Klassifizierungs- und Regressionsmodelle für Vorhersagen schulen
- Identifizieren Sie Muster mittels Clustering-Techniken
- Optimieren Sie AI-Modelle mit Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning
AI-Ethik und verantwortungsvolle Datenpraktiken
- Entwickeln Sie strukturierte Lösungen für AI-basierte Problemstellungen
- Verstehen Sie AI-Ethik und verantwortungsvolles Data-Science-Handhaben
- Erfahren Sie über AI-Anwendungen in Geschäfts- und Technologie-Kontexten
AI-basierte Automatisierung und Berichterstellung
- Erstellen Sie AI-Dashboards und prädiktive Berichte
- Nutzen Sie ML für Anomalie-Erkennung und Betrugsschutz
- Integrieren Sie AI-Insights in Business-Intelligence-Workflows