AI Engineer
alfatraining Bildungszentrum GmbH
100% kostenlos für Arbeitslose - finanziert durch das Arbeitsamt
Inhalt der Weiterbildung
Im Lehrgang erwirbst du umfassende Kenntnisse in der Datenaufbereitung und im Machine Learning. Du lernst die Konzepte von Deep Learning und neuronalen Netzwerken sowie deren Objekterkennung kennen. Zudem beherrschst du die Grundlagen des Reinforcement Learning und kannst Algorithmen implementieren und optimieren.
Data Engineer
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur
Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers
Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM
Einführung/Modellierung in der UML
· Klassendiagramme
· Use-Case Analyse
· Aktivitätsdiagramme
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Grundlagen von Datenbanksystemen
Architektur von Datenbankmanagementsystemen
Anwendung RDBMS
Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen
Praktische und theoretische Einführung in SQL
Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json
Star Schema
Datenmodellierung
Erstellung Star Schema in RDBMS
Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung
Erstellung Snowflake Schema in RDBMS
Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung
Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 - Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5
Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions
Vergleich von state und transaction oriented
Faktentabellen, Density und Storage vom DWH
Data Cleansing
· Null Values
· Aufbereitung von Daten
· Harmonisierung von Daten
· Anwendung von Regular Expressions
Data Understanding
· Datenvalidierung
· Statistische Datenanalyse
Datenschutz, Datensicherheit
Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.
Data Vault Datenmodellierung
Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells - Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Machine Learning
Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)
Warum Machine Learning?
Anwendungsbeispiele
Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen
Beispiele für Datenbestände
Daten kennenlernen
Trainings-, Validierungs- und Testdaten
Daten sichten
Vorhersagen treffen
Klassifikation und Regression
Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting
Größe des Datensatzes
Algorithmen zum überwachten Lernen
Lineare Modelle
Bayes-Klassifikatoren
Entscheidungsbäume
Random Forest
Gradient Boosting
k-nächste-Nachbarn
Support Vector Machines
Conditional Random Field
Neuronale Netze und Deep Learning
Wahrscheinlichkeiten
Arten unüberwachten Lernens
Vorverarbeiten und Skalieren
Datentransformationen
Trainings- und Testdaten skalieren
Dimensionsreduktion
Feature Engineering
Manifold Learning
Hauptkomponentenzerlegung (PCA)
Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)
Manifold Learning mit t-SNE
Clusteranalyse
k-Means-Clustering
Agglomeratives Clustering
Hierarchische Clusteranalyse
DBSCAN
Clusteralgorithmen
Modellauswahl und Modellevaluation
Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers
Kreuzvalidierung
Gittersuche
Evaluationsmetriken
Klassifikation
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Deep Learning
Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)
Deep Learning als eine Art von Machine Learning
Perceptron
Berechnung neuronaler Netze
Optimierung der Modellparameter, Backpropagation
Deep‐Learning‐Bibliotheken
Regression vs. Klassifikation
Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung
Hyperparameteroptimierung
Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)
Momentum, Adam Optimizer
Lernrate
Bildklassifizierung
Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten
Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling
CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition
Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization
Anpassen von Modellen
Unüberwachtes Vortrainieren
Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI
Objektlokalisierung
Regressionsprobleme
Verzweigte neuronale Netze
Generative Adversarial Networks (GAN)
Deepfakes
Diffusionsmodelle
Sequenzanalyse
Rekurrente Schichten
Backpropagation through time (BPTT)
Analyse von Zeitreihen
Exploding und Vanishing Gradient Probleme
LSTM (Long Short‐Term Memory)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Deep RNN
Deep LSTM
Text‐Preprocessing
Embedding‐Schichten
Text‐Klassifizierung
Sentimentanalyse
Transfer‐Learning in NLP
Übersetzungen
Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur
BERT, GPT
Attention‐Schichten, Transformers
Textgeneration‐Pipelines
Summarization
Chatbots
Steuerung dynamischer Systeme
Agentensysteme
Training durch Belohnungen
Policy Gradients
Deep‐Q‐Learning
Unsicherheiten in neuronalen Netzen
Statistische Bewertung von Prognosen
Konfidenz, Standardabweichung
Unbalancierte Daten
Sampling‐Methoden
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Reinforcement Learning
Einführung in Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)
Definition und grundlegende Konzepte
Unterschiede zu anderen Lernmethoden
Anwendungsbereiche und Beispiele
Definition und Eigenschaften von MDPs
Value-Funktionen und Policy
Bellman-Gleichungen
Dynamic Programming Ansatz
Definition und Algorithmus
Exploration vs. Exploitation
Konvergenz- und Optimierungseigenschaften
Anwendungen in Spielen, Robotik und anderen Bereichen
Deep Q-Learning
Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)
Actor-Critic-Methoden
Policy Gradient-Methoden
Model-Based Reinforcement Learning
Multi-Agent Reinforcement Learning
Inverse Reinforcement Learning
Meta Reinforcement Learning
Implementierung von Reinforcement Learning Algorithmen
Anwendung auf ausgewählte Probleme und Fallstudien
Evaluation und Tuning der Algorithmen
Zusammenfassung der wichtigsten Konzepte und Ergebnisse
Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen in Reinforcement Learning
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen …
Termine
Beginn
07.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Stuttgart
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
07.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Ulm
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
07.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Augsburg
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
07.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Marl
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
07.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Jena
Kosten
Über 10.000 €