Einführung zur Statistik in der KI
  • Erforschen Sie die wesentliche Rolle der Statistik in Data Science und der künstlichen Intelligenz
  • Entdecken Sie, wie Daten, AI und Machine Learning fundamental mit Statistik verbunden sind
  • Lernen Sie die Bedeutung der Statistik in der prädiktiven Modellierung und Entscheidungsprozessen kennen
  • Kombinieren Sie statistische Prinzipien mit praktischen Einsatzmöglichkeiten in der AI
  • Erhalten Sie eine Übersicht über Statistik im gesamten Lebenszyklus datenbasierter Projekte
Grundlagen der Statistik
  • Verstehen Sie die deskriptiven Statistiken wie Mittelwert, Median und Modus
  • Tauchen Sie ein in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Verteilungen in AI-Modellen
  • Gewinnen Sie Einblicke in Stichproben, Verzerrungen und Konfidenzintervalle
  • Nutzen Sie Python, um statistische Datenmaßnahmen zu berechnen und zu visualisieren
  • Verbinden Sie statistische Kennzahlen mit Geschäftsentscheidungen
Python für Datenanalyse
  • Führen Sie statistische Berechnungen mit Pandas und Numpy aus
  • Erstellen Sie Visualisierungen von Datenverteilungen mit Matplotlib und Seaborn
  • Durchführen von Hypothesentests und t-Tests mittels Python
  • Entwickeln Sie explorative Analysen mit statistischen Datenzusammenfassungen
  • Integrieren Sie statistische Auswertungen in KI-optimierte Datenworkflows
Statistik im Kontext von Machine Learning
  • Nutzen Sie Statistik zur Merkmalsauswahl und Modellauswertung
  • Verstehen Sie Überanpassung und Modellverzerrungen mithilfe statistischer Daten
  • Verwenden Sie Korrelation und Kovarianz zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen
  • Interpretieren Sie Klassifizierungsmaße wie Präzision und Recall
  • Erforschen Sie Techniken zur statistischen Validierung für robuste KI-Modelle
Anwendungsprojekt: Statistik in der Praxis
  • Arbeiten Sie an einem Projekt, das Statistik und Python mit realen Daten kombiniert
  • Planen und analysieren Sie Datenprojekte mit agilen Methoden
  • Nutzen Sie GitHub zur Zusammenarbeit und zum Teilen von statistischen Erkenntnissen
  • Präsentieren Sie Ihre Resultate einer nicht-technischen Zielgruppe
  • Verknüpfen Sie statistische Auswertungen mit Data Science- und KI-Strategien