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Machine Learning für Einsteiger:Innen
Grundlagen:
- Wie funktioniert ein Neuronales Netz?
- Was sind die wichtigsten NN-Architekturen? Wie arbeiten sie?
- Kann ein Neuronales Netz auch was Falsches lernen?
- Welche Lerntechniken gibt es? Wofür werden sie eingesetzt?
- Semantische Systeme vs. Datenbasierte Systeme
- Die wichtigsten Konzepte vom Machine Learning
- Wie funktioniert maschinelles Lernen?
- Was macht Deep Learning so besonders?
- Welche Tools und Frameworks gibt es?
- Was versteht man unter Generative AI?
- Was versteht man unter GPT und LLM?
- Wie arbeiten OpenAI ChatGPT und Google Bard?
- Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg der KI-Anwendungen?
Praxis:
- Crashkurs NumPy
- Crashkurs Pandas
- Implementierung einer Deep Learning-Anwendung für die Bildererkennung durch die Verwendung eines Convolutional Neural Networks (CNN).
Mit dem Besuch des Kurses Machine Learning für Einsteiger:innen
- kennen Sie sich mit den Grundlagen und mit den aktuellen Frameworks der modernen Künstlichen Intelligenz aus
- wenden Sie wichtige Frameworks wie TensorFlow und Keras an
- haben Sie bereits während des Kurses eine Deep Learning-Anwendung implementiert
- üben Sie Bilderkennung bzw. erlernen Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Praxis funktioniert.
- Manager/-innen
- Softwareentwickler/-innen
- Datenbankentwickler/-innen
Idealerweise bringen Teilnehmer/-innen bereits Programmiervorerfahrung in Python mit.
In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache Python.
Unser WIFI-Service für Sie:
- Förderprogramme und Anlaufstellen auf einen Blick: Entdecken Sie die wichtigsten Fördermöglichkeiten und Anlaufstellen. Mehr erfahren
- Kostenlose Förder-Infotermine: Erhalten Sie einen Überblick über relevante Förderungen und stellen Sie Ihre individuellen Fragen. Jetzt informieren und anmelden
- Kostenloser Kostenvoranschlag: Für die Einreichung bei Förderstellen bieten wir Ihnen einen unverbindlichen Kostenvoranschlag. Mehr erfahren
- Teilzahlungsmöglichkeit: Nutzen Sie unsere kostenlose Teilzahlungsmöglichkeit für Kurse, die länger als einen Monat dauern. Mehr erfahren
Letzte Änderung: 09.08.2024