Machine Learning und künstliche Intelligenz: Algorithmen für Machine Learning

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Algorithmen für maschinelles Lernen
Dieser Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens und konzentriert sich darauf, wie diese effektiv auf reale Daten angewendet werden können. Die Teilnehmer lernen, wie man Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und andere maschinelle Lernaufgaben entwirft, trainiert und bewertet. Der Schwerpunkt liegt auf Python-Tools und -Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch, die die Lernenden in die Lage versetzen, robuste Modelle zu entwickeln und diese in realen Umgebungen einzusetzen.

Einführung in die Konzepte der Datenwissenschaft

• Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich Datenaufbereitung, -bereinigung und -vorverarbeitung.
• Erwerben Sie Kenntnisse über die explorative Datenanalyse (EDA) zur Trenderkennung.
• Lernen Sie, wie Sie Python-Bibliotheken (NumPy, pandas) zur Datenmanipulation und -analyse verwenden.

Überblick über Algorithmen für maschinelles Lernen

• Verstehen Sie die Grundprinzipien von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen.
• Erkunden Sie wichtige Modelle wie Entscheidungsbäume, Support-Vector-Machines (SVM) und k-nächste Nachbarn (KNN).
• Lernen Sie, Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen mit Python-Tools zu implementieren.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen

• Wenden Sie überwachte Lerntechniken für Regressions- und Klassifizierungsprobleme an.
• Beherrschen Sie Algorithmen für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Dimensionsreduktion.
• Implementieren Sie k-Means, hierarchisches Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Grundlagen des Deep Learning

• Verstehen Sie die Grundlagen neuronaler Netze und ihre Anwendung im maschinellen Lernen.
• Erkunden Sie Deep-Learning-Techniken unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow und Keras.
• Erstellen und trainieren Sie einfache neuronale Netzwerkmodelle für die Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Modellbewertung und -validierung

• Lernen Sie, wie Sie die Modellleistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score bewerten.
• Verwenden Sie Kreuzvalidierungstechniken, um die Modellverallgemeinerung zu validieren.
• Implementieren Sie die Hyperparameter-Abstimmung, um die Modellleistung zu optimieren.

Künstliche Intelligenz im maschinellen Lernen

• Entdecken Sie die Rolle der KI bei der Verbesserung der Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen.
• Erkunden Sie fortgeschrittene KI-Techniken zur Verbesserung des Feature-Engineerings und der Modellauswahl.
• Verstehen Sie, wie KI-Tools Teile des maschinellen Lernprozesses automatisieren können.