Einführung in die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Deep Learning)
Einführung in die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Deep Learning)

17.02.2025 - 19.02.2025
Tageskurs
 
Verfügbar
840,00 EUR
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ORT
ZEIT

Kursdauer: 24 (Trainingseinheiten)
Stundenplan

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Kursnummer: 81733
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Kursnummer: 81613

Einführung in die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Deep Learning)

Viele reden heute vom Boom und der großen Zukunft der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens.

Aber was steckt hinter den Begriffen "Künstliche Intelligenz", "Maschinelles Lernen" und "Deep Learning" eigentlich genau? Und was ist ein "Neuronales Netz"?

In diesem Kurs wird eine systematische Einführung in all diese Begriffe und deren Hintergründe gegeben, zudem werden die Teilgebiete des Maschinellen Lernens vorgestellt. Der Fokus liegt dann im Anschluss auf dem sehr erfolgreichen Gebiet "Deep Learning".

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an alle, die genauer verstehen möchten, was hinter den Begriffen "Künstliche Intelligenz", "Maschinelles Lernen" und "Deep Learning" steckt und einschätzen wollen, ob diese Themengebiete im eigenen Unternehmen auch eine Relevanz haben könnten.

Ziel

Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses ein solides Wissen darüber, was hinter den Begriffen "Künstliche Intelligenz", "Maschinelles Lernen", "Deep Learning" und "Neuronale Netze" steht und wissen, welche Arten des Maschinellen Lernens heute unterschieden werden.

Voraussetzungen

Idealerweise haben Sie als Kursteilnehmer:in schon etwas Programmiervorerfahrung in einer beliebigen Programmiersprache. In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache Python. 

Inhalt

  • Was ist Künstliche Intelligenz?
  • Was ist Maschinelles Lernen?
  • Welche Arten des Maschinellen Lernens gibt es?
  • Was ist Deep Learning und wieso ist es so erfolgreich?
  • Was sind Neuronale Netze?
  • Was sind Convolutional Neural Networks?
  • Was sind Long Short-Term Memory-Modelle?
  • Wie kann man Text als Eingabe für Neuronale Netze codieren?
  • Praxis: Crashkurs Python
  • Praxis: Crashkurs NumPy
  • Praxis: Crashkurs Pandas
  • Praxis: Ein Neuronales Netz zur Prädiktion in TensorFlow/Keras selber bauen und trainieren

Beitrag

 840,-

Trainingseinheiten

24

Ort

WIFI Dornbirn

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