AI Engineering: Konzepte für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Python und künstliche Intelligenz

Konzepte für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Python und künstliche Intelligenz:

Einführung in Datenwissenschaft und KI

• Verstehen Sie die Beziehung zwischen Datenwissenschaft, KI-Engineering und künstlicher Intelligenz.
• Überblick über Datenwissenschafts-Workflows und deren Integration in maschinelles Lernen und KI.
• Lernen Sie, wie Daten Erkenntnisse und Entscheidungsfindung im Bereich KI-Engineering vorantreiben.
• Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der Datenanalyse und prädiktiven Modellierung.

Python für Datenwissenschaft und KI

• Lernen Sie die Python-Programmierung für datenwissenschaftliche Aufgaben und KI-Engineering.
• Beherrschen Sie wichtige Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib für die Datenmanipulation und -visualisierung.
• Praktische Übungen in Datenverarbeitung, -transformation und explorativer Datenanalyse (EDA) mit Python.
• Einführung in Python-Tools für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Grundlagen des maschinellen Lernens

• Kernkonzepte des maschinellen Lernens und seine Anwendungen in der KI-Technik.
• Erkunden Sie überwachtes Lernen (Klassifizierung und Regression) und unüberwachtes Lernen (Clustering, Anomalieerkennung).
• Verstehen Sie die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens und wie sie auf reale Probleme angewendet werden.
• Praktische Erfahrung mit der Erstellung und Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung der Python-Bibliotheken.

Konzepte der künstlichen Intelligenz

• Tauchen Sie ein in fortgeschrittene Techniken der künstlichen Intelligenz, einschließlich Deep Learning, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).
• Verstehen Sie die Prinzipien des KI-Engineerings, einschließlich Modelltraining, Bereitstellung und Optimierung.
• KI-Anwendungen in der Praxis in Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung und autonome Systeme.
• KI-Modelle mit Frameworks wie TensorFlow und PyTorch erstellen und evaluieren.