Inhalt

Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an motivierte und teamorientierte Quereinsteiger, Geisteswissenschaftler und Studienabbrecher, die in die wachsende Digitalbranche einsteigen möchten. Das Unternehmen spricht auch explizit Frauen an, die eine Karriere in der Digitalwirtschaft anstreben und Interesse am Programmieren haben. Im Laufe des Bootcamps bauen die Teilnehmerinnen ihr eigenes digitales Portfolio auf und schließen die Ausbildung mit einem eigenen „digitalen Gesellenstück“ ab. Dabei erstellen sie wichtige Arbeitsproben.

Kursinhalt:

Daten: KI und Datenmodellierung
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) und Datenmodellierung und vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten, KI-gesteuerte Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python, KI-Frameworks, Datenmodellierungstechniken und realen Anwendungen.
Kursmodule:

Einführung in Python für KI und Datenmodellierung
Lernen Sie Python-Syntax, Schleifen und Funktionen für KI-Anwendungen kennen.
Arbeiten mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn.
Einrichten von Python-Umgebungen mit Jupyter Notebooks und Anaconda.

Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI)
Verständnis der wichtigsten KI-Konzepte, einschließlich maschinelles Lernen und Automatisierung.
Erkunden von überwachten und unüberwachten Lerntechniken.
Erlernen der Rolle der KI in prädiktiven Analysen, NLP und Computer Vision.

Einführung in die Datenmodellierung
Verstehen Sie die Bedeutung der Datenmodellierung in KI und ML.
Lernen Sie strukturierte und unstrukturierte Datenverarbeitungstechniken kennen.
Arbeiten Sie mit Feature-Engineering und Datentransformation.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen in der KI
Implementieren Sie Klassifizierungs- und Regressionsmodelle.
Erkunden Sie Clustering-Techniken wie K-Means und hierarchisches Clustering.
Lernen Sie, wie Sie KI-Modelle für eine bessere Genauigkeit optimieren können.

Deep Learning und KI-Frameworks
Arbeiten Sie mit neuronalen Netzen, Aktivierungsfunktionen und Verlustoptimierung.
Verwenden Sie TensorFlow und Keras für das Training von KI-Modellen.
Trainieren und implementieren Sie KI-gestützte Datenmodelle für reale Anwendungen.

KI-gesteuerte Datenmodellierungstechniken
Implementieren Sie Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA).
Erfahren Sie, wie KI die Datenvisualisierung und Mustererkennung verbessert.
Optimieren Sie die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning.

Modellbewertung und Leistungskennzahlen
Verstehen Sie Präzision, Recall und F1-Score in KI-Modellen.
Erfahren Sie mehr über Kreuzvalidierung, Überanpassung und Bias-Minderung.
Optimieren Sie KI-Modelle mithilfe von Regularisierung und Hyperparameter-Tuning.

Praktische KI- und Datenmodellierungsprojekte
Wenden Sie KI-gesteuerte Datenmodellierungstechniken auf reale Datensätze an.
Arbeiten Sie an prädiktiven Analyse- und Automatisierungslösungen.
Entwickeln Sie durchgängige KI-Modelle für Geschäftsanwendungen.

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i

Unterrichtsart

Online-Seminar