Künstliche Intelligenz: Künstliche Intelligenz in Python und Datenwissenschaft

Künstliche Intelligenz: Künstliche Intelligenz in Python und Datenwissenschaft
Dieser Kurs untersucht die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Datenwissenschaft unter Verwendung von Python. Die Teilnehmer entwickeln grundlegende KI-Fähigkeiten und lernen, wie man maschinelle Lernmodelle entwirft, implementiert und bewertet. Mit Schwerpunkt auf der Verwendung von Python-Bibliotheken wie TensorFlow, scikit-learn und PyTorch sammeln die Lernenden praktische Erfahrungen bei der Erstellung von KI-Lösungen für reale datenwissenschaftliche Probleme, einschließlich Datenbereinigung, Modelltraining und Bereitstellung.

Einführung in Datenwissenschaft und KI

• Grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft und KI verstehen, einschließlich Datenaufbereitung und explorative Datenanalyse (EDA).
• Python-Tools für datenwissenschaftliche Aufgaben erlernen, einschließlich NumPy, Pandas und Matplotlib.
• Entdecken, wie sich Datenwissenschaft und KI integrieren lassen, um die Modellentwicklung und -bereitstellung voranzutreiben.

KI- und maschinelle Lernalgorithmen

• KI-Kernalgorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen erforschen.
• Die Verwendung von Entscheidungsbäumen, Zufallswäldern und k-means-Clustering für die Modellbildung beherrschen.
• Lernen Sie, Regressions- und Klassifizierungsmodelle mithilfe von Machine-Learning-Frameworks wie scikit-learn anzuwenden.

Deep Learning mit Python

• Verstehen Sie die Grundlagen neuronaler Netze und Deep-Learning-Techniken.
• Arbeiten Sie mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und Keras, um Modelle zu erstellen und zu trainieren.
• Sammeln Sie Erfahrung in der Implementierung von Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN).

Feature Engineering und Modelltraining

• Meistern Sie Techniken zur Auswahl und Transformation von Features, um die Modellleistung zu verbessern.
• Trainieren Sie maschinelle Lernmodelle mit überwachten und unüberwachten Lernmethoden.
• Validieren und bewerten Sie Modelle mithilfe von Kreuzvalidierung und Leistungsmetriken wie Genauigkeit und F1-Score.

Data Science Pipelines und Cloud-Integration

• Lernen Sie, wie Sie skalierbare Datenpipelines für große Datensätze erstellen.
• Erkunden Sie Cloud-Computing-Lösungen, um KI- und maschinelle Lernmodelle in großem Maßstab einzusetzen.
• Implementieren Sie ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), um die Datenverarbeitung und die Verarbeitungsabläufe zu automatisieren.

Künstliche Intelligenz in der Datenverarbeitung

• Erkunden Sie die Rolle von KI bei der Automatisierung von Aufgaben zur Datenvorverarbeitung, -bereinigung und -transformation.
• Erfahren Sie, wie KI-Modelle datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe für eine bessere Leistung optimieren können.
• Entdecken Sie reale Anwendungen, bei denen KI die Datenverarbeitung verbessert, wie z. B. bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung.