Machine Learning Basiswissen

Kursüberblick

Machine Learning: Einführung in die Grundlagen und Anwendungen Der Kurs bietet eine Einführung in Machine Learning und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, um reale Probleme zu adressieren. Themen sind Prognosemodelle, Datenanalyse und der Einsatz von KI-Tools im Berufsalltag. Kursinhalt1. Einführung in Machine Learning Einführung in Künstliche Intelligenz zur Problemlösung Bedeutung von Prognosemodellen und Datenanalyse 2. Datenstrukturierung und Mustererkennung Erlernen der Strukturierung von Daten Erkennen von Mustern zur datenbasierten Entscheidungsfindung 3. Praktische Anwendung von Werkzeugen Verwendung von Python, Anaconda und Jupyter Notebook Durchführung praktischer Anwendungen theoretischer Konzepte 4. Datengestützte Technologien und Modelle Einführung in Grundmechanismen der KI Schwerpunkte: Entscheidungsbaum, Random Forest und K-Means 5. Lernmethoden und Analysen Kenntnisse in Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning Nutzung von Python, NumPy, Pandas, Scikit-Learn für Datenanalysen 6. Datensicherheit und Datenschutz Grundlagen für den Umgang mit sensiblen Daten Thematisierung datenbasierter Entscheidungen in Unternehmen Vorteile des Kurses Machine Learning sicher anwenden Python-Bibliotheken aufbauen Prozesse durch Prognosemodelle optimieren Professionelle Mustererkennung bewerten Datenschutz und DSGVO-konforme Prozesse anwenden Zusatzqualifikationen in Cloud-Computing-Grundlagen, Business Intelligence und Datenethik sind ebenfalls Teil des Kurses. Kenntnisse in Jupyter Notebook und Anaconda werden erweitert.

Nächste Termine

• 2026-10-25T23:00:00.000Z · 2027-01-28T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
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