Data: Konzepte der Künstliche Intelligenz in der Data Science

Daten: Künstliche Intelligenz Konzepte in der Datenwissenschaft
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Künstliche Intelligenz (Künstliche Intelligenz) in der Datenwissenschaft und behandelt KI-gesteuerte Techniken, Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python, KI-Frameworks und datengesteuerter Entscheidungsfindung.
Kursmodule:

Einführung in Python für KI und Datenwissenschaft

• Lernen Sie Python-Syntax, Schleifen und Funktionen für KI-Anwendungen kennen.
• Arbeiten Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn.
• Richten Sie Python-Umgebungen mit Jupyter Notebooks und Anaconda ein.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence)

• Verstehen Sie die Kernprinzipien der KI und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft.
• Erfahren Sie mehr über überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen.
• Erkunden Sie die Rolle der KI in prädiktiven Analysen, NLP und Automatisierung.

Maschinelle Lerntechniken in der KI

• Implementieren Sie Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen.
• Arbeiten Sie mit Entscheidungsbäumen, Support-Vector-Machines (SVMs) und Ensemble-Modellen.
• Verstehen Sie Bias, Varianz und Modelloptimierungstechniken.

Deep Learning und neuronale Netze

• Lernen Sie die Struktur künstlicher neuronaler Netze (ANNs) kennen.
• Arbeiten Sie mit TensorFlow und Keras, um Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
• Trainieren Sie CNNs für die Bilderkennung und RNNs für die sequentielle Datenverarbeitung.

KI-gesteuerte Datenmodellierungstechniken

• Implementieren Sie Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse.
• Erfahren Sie, wie KI die Datenvisualisierung und Vorhersagemodellierung verbessert.
• Optimieren Sie die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning.

Modellbewertung und Leistungskennzahlen

• Erkunden Sie Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.
• Verstehen Sie Kreuzvalidierung, Überanpassung und Regularisierung.
• Lernen Sie Modelloptimierungstechniken für KI-gesteuerte Lösungen kennen.

Künstliche Intelligenz in der Praxis

• Erkunden Sie KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in autonomen Systemen.
• Arbeiten Sie an prädiktiven Analysen und Automatisierungslösungen.
• Erfahren Sie mehr über die Ethik und die Herausforderungen der KI-Implementierung.

Praktische KI- und Datenwissenschaftsprojekte

• Wenden Sie KI-gesteuerte Techniken auf reale Datensätze an.
• Arbeiten Sie an Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen.
• Entwickeln Sie End-to-End-KI-Lösungen für Geschäftsanwendungen.