Data Science und AI: Deep Learning und AI für Data Science

Grundlagen von Deep Learning und KI

• Verstehen Sie die Rolle von Deep Learning in der Datenwissenschaft und Datenanalyse.
• Erkunden Sie die Architektur künstlicher neuronaler Netze und ihre Anwendungen in der KI.
• Erfahren Sie mehr über die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei der Implementierung von Deep-Learning-Modellen.

• Führen Sie Datenbereinigung, -verarbeitung und -visualisierung für Deep-Learning-Aufgaben durch.
• Wenden Sie die explorative Datenanalyse (EDA) an, um Datensätze für KI-Modelle vorzubereiten.
• Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Matplotlib für die Datenaufbereitung.

• Beherrschen Sie Frameworks wie TensorFlow und Keras, um neuronale Netze zu erstellen.
• Verstehen Sie Schlüsselkonzepte wie Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und Optimierung.
• Implementieren Sie überwachte Lernmodelle für Klassifizierung und Regression.

• Erkunden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft.
• Tauchen Sie ein in Transferlernen, Faltungsnetzwerke (CNNs) und rekurrente Netzwerke.
• Verstehen Sie reale KI-Anwendungsfälle, einschließlich Empfehlungssysteme und Computer Vision.

• Entwickeln Sie KI-gesteuerte Lösungen für reale Datensätze.
• Präsentieren Sie Deep-Learning-Erkenntnisse, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen und Interessengruppen zugeschnitten sind.
• Zusammenarbeit in Gruppenprojekten unter Verwendung agiler Methoden und Git-basierter Arbeitsabläufe.