Künstliche Intelligenz: Konzepte für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: Data Science und Konzepte der künstlichen Intelligenz
Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die wesentlichen Konzepte der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz (KI) ein. Mit Schwerpunkt auf grundlegenden Theorien und praktischen Umsetzungen werden die Lernenden die Beziehung zwischen Datenverarbeitung, maschinellem Lernen und KI erforschen. Mithilfe von Python sammeln die Lernenden praktische Erfahrungen in der Anwendung von KI-Techniken zur Lösung realer datenwissenschaftlicher Probleme, von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung.

Einführung in die Konzepte der Datenwissenschaft und KI

• Lernen Sie die Kernkonzepte der Datenwissenschaft kennen, einschließlich der Datenexploration, -bereinigung und -visualisierung.
• Verstehen Sie die Grundlagen der KI und ihre Rolle bei der Verbesserung datenwissenschaftlicher Arbeitsabläufe.
• Lernen Sie wichtige Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy und Matplotlib für die Datenmanipulation und -visualisierung kennen.
• !Grundlagen der künstlichen Intelligenz
• Entdecken Sie die wichtigsten Prinzipien der KI, einschließlich Problemlösung, Lernalgorithmen und Argumentation.
• Erlernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens, des Deep Learning und des Reinforcement Learning.
• Erkunden Sie verschiedene KI-Tools und -Techniken zur Verbesserung datenwissenschaftlicher Aufgaben.

Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens

• Erhalten Sie Einblicke in überwachte und unüberwachte Lernmethoden.
• Implementieren Sie Algorithmen wie Entscheidungsbäume, logistische Regression und k-Means-Clustering.
• Lernen Sie, wie Sie die Modellleistung mithilfe von Kreuzvalidierung und Metriken wie Genauigkeit und F1-Score bewerten können.

Datenverarbeitung und KI-Integration

• Erfahren Sie mehr über Datenverarbeitung und die Architektur hinter maschinellen Lernsystemen.
• Verstehen Sie, wie KI-Modelle mit großen Dateninfrastrukturen, einschließlich Data Lakes und Data Warehouses, interagieren.
• Implementieren Sie Datenpipelines, um KI-Workflows zu automatisieren und zu optimieren.

Neuronale Netze und Deep Learning

• Erkunden Sie die Bausteine neuronaler Netze, einschließlich Schichten, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Erstellen von Deep-Learning-Modellen mit TensorFlow und Keras.
• Lernen Sie die Grundlagen von Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) kennen.

Künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung

• Verstehen Sie die Rolle von KI bei der Automatisierung der Datenverarbeitung und der Steigerung der Effizienz von Arbeitsabläufen.
• Wenden Sie KI an, um komplexe Datensätze für die Mustererkennung und prädiktive Analysen zu analysieren.
• Erkunden Sie Anwendungen von KI in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Bilderkennung.