C++ für statische Elemente und objektorientierte Programmierung mit Zusatzqualifikation: Machine Learning und Deep Learning

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Programmierung mit C++ und der Anwendung von Techniken des Machine Learnings und Deep Learnings. Sie sind in der Lage, Softwarelösungen zu entwickeln, die statische und objektorientierte Elemente integrieren. Zudem können Sie Machine Learning-Modelle erstellen und trainieren, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Diese Fähigkeiten ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in Bereichen wie Softwareentwicklung, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz.

Grundlagen und fortgeschrittene Techniken in C++

• Einführung: Eigenschaften, Verarbeitung, Unterschiede zu C und IDE-Setup
• Klassen und Konstruktoren in C++
• Polymorphe Klassen
• Vererbung
• Templates
• File-Input und -Output und Operator-Overloading
• Exception-Handling
• Algorithmen der Standardbibliothek

Einführung und Praktiken in Machine Learning

• Einführung in Machine Learning
• Arten des Machine Learning
• Datenvorbereitung für Machine Learning
• Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen
• Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen

Fortgeschrittene Konzepte in Machine Learning und Deep Learning

• Random Forests und Entscheidungsbäume
• Ensemble Learning (z. B. Bagging und Boosting)
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
• Neuronale Netze

Technologien und Tools für Deep Learning

• Aufgaben und Funktion von Deep Learning
• Python- und Machine-Learning-Bibliotheken
• Keras
• Verbindungen zu TensorFlow
• Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras