Data Science und AI: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen für Daten, AI

Fortgeschrittenes maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft

• Erkunden Sie die Rolle fortgeschrittener Techniken des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft und Datenanalyse.
• Verstehen Sie, wie Datenwissenschaftler modernste Algorithmen für komplexe Probleme einsetzen.
• Lernen Sie das Zusammenspiel zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in realen Anwendungen kennen.

• Führen Sie Datenaufbereitung und explorative Datenanalyse (EDA) für fortgeschrittenes maschinelles Lernen durch.
• Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Scikit-learn, um Daten vorzuverarbeiten und zu analysieren.
• Visualisieren Sie Datenmuster, um die Modellauswahl und -entwicklung zu steuern.

• Beherrschen Sie Ensemble-Techniken wie Random Forests und Gradient Boosting Machines.
• Tauchen Sie ein in Support Vector Machines (SVMs) und ihre Anwendungen.
• Erkunden Sie das verstärkende Lernen und seine Anwendung in adaptiven KI-Systemen.

• Verstehen Sie fortgeschrittene neuronale Netzwerkarchitekturen, einschließlich Convolutional und Recurrent Neural Networks.
• Implementieren Sie Transferlernen für effiziente KI-Lösungen.
• Wenden Sie Frameworks wie TensorFlow und Keras für Deep-Learning-Projekte in der Praxis an.

• Erstellen Sie fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen, um reale Datenherausforderungen zu lösen.
• Präsentieren Sie Stakeholdern klar und präzise Erkenntnisse aus Projekten für maschinelles Lernen.
• Arbeiten Sie in Gruppenprojekten zusammen und simulieren Sie professionelle datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe.