Machine Learning für Anwendungen im Webdesign In dieser Weiterbildung setzen Sie sich mit der Integration von Lernalgorithmen in das Webdesign auseinander. Sie lernen, wie Lernalgorithmen genutzt werden können, um personalisierte Nutzererfahrungen zu schaffen und Designprozesse zu optimieren. Sie erwerben Kenntnisse über die Grundlagen von Lernalgorithmen und deren Anwendung im Kontext des Webdesigns. Dazu gehört das Verständnis für die Funktionsweise von Lernalgorithmen, die Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Designaufgaben und die Implementierung dieser in Webprojekte. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, Daten zu analysieren, um Muster zu erkennen und darauf basierend Designentscheidungen zu treffen. Die methodische Umsetzung erfolgt durch eine Kombination aus theoretischen Einheiten und praktischen Übungen. Sie wenden Lernalgorithmen in realen Webdesign-Projekten an und entwickeln eigene Lösungen, um die erlernten Konzepte zu festigen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Lernalgorithmen gezielt im Webdesign einzusetzen, um benutzerzentrierte und datengetriebene Designs zu erstellen.

Grundlagen des Machine Learning
  • Kenntnisse im Bereich Lernalgorithmen erwerben
  • Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung
  • Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperformance mit Fokus auf Lernalgorithmen
  • Qualifikationsprojekt Machine Learning
  • Anwendungen aus dem Bereich Lernalgorithmen im Kontext aktueller Trends und Ausblick in die Zukunft

Programmierung und Datenverarbeitung mit Python
  • Python im interaktiven Modus mit Bezug zu Lernalgorithmen
  • Grundlegende Programmierkonzepte
  • Datenstrukturen mit Fokus auf Lernalgorithmen
  • Python-Skripte
  • Standard-Datentypen im Zusammenhang mit Lernalgorithmen
  • Funktionen
  • Textverarbeitung mit Einsatzmöglichkeiten aus Lernalgorithmen
  • Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen im Kontext von Lernalgorithmen

Erstellung und Optimierung von Webseiten
  • Responsive Webdesign mit Anwendungen aus Lernalgorithmen
  • Grundlegender Aufbau von HTML-Dokumenten
  • Der sichtbare Bereich eines HTML-Dokuments unter Berücksichtigung von Lernalgorithmen
  • HTML-Elemente für Seitenstrukturierung
  • Einführung in Cascading Stylesheets (CSS) mit Bezug zu Lernalgorithmen
  • Responsive Layouts mit CSS
  • Stylen mit CSS im Kontext von Lernalgorithmen
  • Gestalten von Listen, Tabellen und Grafiken mit CSS

Benutzererfahrung und Interaktivität
  • UI und UX: interaktive Navigation mit Methoden der Lernalgorithmen
  • Webgrafiken und SVG-Animationen
  • Barrierefreies Webdesign unter Nutzung von Lernalgorithmen
  • Performance-Optimierung
  • Mobile First Design mit Fokus auf Lernalgorithmen
  • Collaborative Design und Teamwork

Techniken für dynamische Websites
  • Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter in Verbindung mit Lernalgorithmen
  • Dynamische Websites-CGI und WSGI
  • Einführung in dynamische Websites via JavaScript und Lernalgorithmen
  • Arbeiten mit Objekten
  • Arbeiten mit DOM und Einbindung von Lernalgorithmen
  • Ereignisgesteuerte Programmierung

Browser-Programmierung und asynchrones Verhalten
  • Verstehen und Beeinflussen des Ereignisflusses mit Anwendung von Lernalgorithmen
  • Steuern des Browsers
  • Lesen und Erkennen von Browserinformationen durch den Einsatz von Lernalgorithmen
  • Nachladen von Inhalten
  • Funktionale Programmierung mit Techniken aus dem Bereich Lernalgorithmen
  • Asynchrone Programmierung
  • Dynamisches Verändern von Webseiten im Kontext von Lernalgorithmen

Vertiefung in Machine Learning-Techniken und -Tools
  • Neuronale Netze und Deep Learning mit Fokus auf Lernalgorithmen
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering
  • Dimensionalitätsreduktion: PCA und t-SNE unter Einsatz von Lernalgorithmen
  • Testen und Tuning
  • Performance-Testing und Fehlerbehebung im Zusammenhang mit Lernalgorithmen