TensorFlow für Visualisierungen mit Zusatzqualifikation: Prompt Engineering und Machine Learning

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Anwendung von TensorFlow zur Datenvisualisierung und im Bereich des Machine Learnings. Sie sind in der Lage, Algorithmen zu entwickeln und diese in praktischen Anwendungen umzusetzen. Zudem erwerben Sie Fähigkeiten im Prompt Engineering, die Ihnen ermöglichen, präzise Anweisungen für KI-Modelle zu formulieren. Diese Kompetenzen qualifizieren Sie für Tätigkeiten in der Datenanalyse, Softwareentwicklung und im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Moduleinführung: TensorFlow und Keras

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Verwendung von Keras
• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Erstellen von FCN- und CNN-Modellen mit Keras
• Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle

Prompt Engineering und ChatGPT

• Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick
• Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung
• Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
• Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale
• Anwendungsdesign für ChatGPT: Strukturierung von Benutzerschnittstellen
• Konversationelle Herangehensweise: interaktive Nutzung von ChatGPT in Chatsystemen
• Kontextsensitive Antworten: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis

Einführung in Machine Learning

• Einführung in Machine Learning
• Arten des Machine Learning
• Entwicklung eines Machine-Learning-Systems
• Datenvorbereitung für Machine Learning

Modellevaluation und fortgeschrittene Techniken

• Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen
• Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen
• Ensemble Learning (z. B. Bagging und Boosting)