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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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