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Schulungsübersicht
Einführung in AI
- Geschichte der KI
- Definitionen und Terminologie
- KI vs. menschliche Intelligenz
- Zukünftige Trends und Potenziale
Machine Learning Grundlagen
- Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes Lernen
- Wichtige ML-Algorithmen
- ML-Arbeitsablauf: von der Datenerfassung bis zur Modellbewertung
Data Management
- Techniken der Datenerfassung
- Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Datenanalyse und -visualisierung
KI in der Praxis
- Fallstudien zu KI-Anwendungen
- Branchenspezifische KI-Lösungen
- KI in Verbraucherprodukten
Ethische Erwägungen
- KI und Arbeitsplatzverdrängung
- Voreingenommenheit und Fairness in der KI
- Datenschutz und Sicherheitsfragen
- Die Zukunft der KI-Ethik
Labor-Projekt
- Python Programmieraufgaben
- Datenanalyseprojekte mit realen Datensätzen
- Entwicklung eines einfachen ML-Modells
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
- Erfahrung mit der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit grundlegenden statistischen und mathematischen Kenntnissen
Zielgruppe
- IT-Fachleute
14 Stunden