Grundlagen und Konzepte
  • Grundlagen im Bereich AI-Development anhand des XOR-Problems und seiner Bedeutung
  • Moderne künstliche neuronale Netze
  • Vertiefte Kenntnisse zu Aktivierungsfunktionen etwa Sigmoid
  • Einblick in das Lernen mit etikettierten Daten mit Fokus auf AI-Development
  • Einfache Vorhersagen durch Lineare Regression
  • Lernen durch Beobachtung auf Basis von AI-Development

Praktische Anwendung und Auswertung
  • Umgang mit Bildaufbereitung durch die Python Imaging Library (PIL) mit Berücksichtigung von AI-Development
  • Daten professionell visualisieren und auswerten
  • Erstellen eines lernfähigen Vorhersageprogramms mit Fokus auf AI-Development
  • Bilddaten wie Menschen und Hunde auswerten
  • Auseinandersetzung mit Backpropagation und verborgenen Knoten unter Einbindung von AI-Development
  • Bilder auswerten und Ziffern erkennen etwa mit NumPy