Data: Programmier konzepte für Data Analysis, Algorithmen für Machine Learning

Daten: Programmierkonzepte, Algorithmen für maschinelles Lernen
Dieser Kurs vermittelt eine solide Grundlage in Python-Programmierung und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und stattet die Lernenden mit den Fähigkeiten aus, effizienten Code zu schreiben, ML-Modelle zu entwickeln und KI-gesteuerte Lösungen zu optimieren. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python, ML-Techniken und realen Anwendungen.
Kursmodule:

Einführung in Python für maschinelles Lernen

• Lernen Sie Python-Syntax, Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen kennen.
• Verstehen Sie Funktionen, Schleifen und modulare Programmierung für ML-Anwendungen.
• Arbeiten Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn.

Einrichten von Entwicklungsumgebungen

• Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für Python.
• Verwenden Sie Git für die Versionskontrolle und die Zusammenarbeit an Projekten.
• Erkunden Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für maschinelles Lernen.

Programmierkonzepte für maschinelles Lernen

• Verstehen Sie objektorientierte Programmierung (OOP) und funktionale Programmierung in Python.
• Arbeiten Sie mit Datenstrukturen und Algorithmen für ML.
• Optimieren Sie die Codeleistung mithilfe von Vektorisierung und Parallelverarbeitung.

Einführung in Algorithmen des maschinellen Lernens

• Lernen Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens kennen.
• Verstehen Sie Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Techniken.
• Erkunden Sie Metriken zur Modellbewertung wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.

Algorithmen des überwachten Lernens

• Implementieren Sie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume.
• Arbeiten Sie mit Support-Vector-Machines (SVMs) und Ensemble-Modellen.
• Erfahren Sie mehr über Überanpassung, Regularisierung und Modellabstimmung.

Algorithmen für unüberwachtes Lernen

• Erkunden Sie Clustering-Techniken wie K-Means und hierarchisches Clustering.
• Implementieren Sie Techniken zur Dimensionsreduktion wie PCA und t-SNE.
• Wenden Sie unüberwachtes Lernen auf reale Datensätze an.

Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens

• Arbeiten Sie mit Gradientenverstärkungstechniken wie XGBoost und LightGBM.
• Implementieren Sie die Hyperparameter-Abstimmung zur Modelloptimierung.
• Erfahren Sie mehr über Modellbereitstellung und KI-Automatisierung.

Praktische Projekte zum maschinellen Lernen

• Wenden Sie ML-Algorithmen auf reale Datensätze an.
• Trainieren und bewerten Sie KI-Modelle für Klassifizierung und Regression.
• Entwickeln Sie End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen für praktische Anwendungen.