Einführung in die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Deep Learning)
Durchgeführt von WIFI Vorarlberg
Beschreibung
In diesem Kurs tauchst du in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, des Maschinellen Lernens und des Deep Learnings ein. Es wird erklärt, was genau hinter diesen Begriffen steckt und wie Neuronale Netze funktionieren. Du wirst die verschiedenen Arten des Maschinellen Lernens kennenlernen, wobei der Schwerpunkt auf dem Deep Learning liegt. Der Kurs bietet zudem praktische Einheiten, in denen du mit Python, NumPy und Pandas arbeitest, um ein Neuronales Netz in TensorFlow zu erstellen und zu trainieren. Am Ende des Kurses hast du ein fundiertes Wissen über die genannten Themen und deren Relevanz für dein Unternehmen.
Tags
#Künstliche-Intelligenz #Datenanalyse #Python #Maschinelles-Lernen #Deep-Learning #Neuronale-Netze #Tensorflow #NumPy #Convolutional-Neural-Networks #Long-Short-Term-MemoryTermine
Kurs Details
Technologieinteressierte Fachkräfte aus der IT Studierende der Informatik Unternehmensvertreter:innen Personen mit Grundkenntnissen in Programmierung Datenanalyst:innen KI-Enthusiasten Berufstätige, die KI-Anwendungen verstehen möchten Entwickler:innen, die sich mit Deep Learning befassen möchten Lehrer:innen und Dozenten:innen, die KI unterrichten wollen
Der Kurs behandelt die Konzepte der Künstlichen Intelligenz (KI), des Maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learnings (DL). KI bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen. ML ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, um Muster aus Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Deep Learning ist eine spezialisierte Form des ML, die auf Neuronalen Netzen basiert und große Datenmengen verarbeitet, um komplexe Probleme zu lösen. Die Teilnehmer:innen lernen auch, wie man Textdaten für Neuronale Netze vorbereitet und diese in praktischen Anwendungen umsetzt.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning?
- Erkläre, was ein Neuronales Netz ist.
- Nenne mindestens zwei Arten des Maschinellen Lernens.
- Was sind Convolutional Neural Networks und wofür werden sie verwendet?
- Wie kann Text für Neuronale Netze codiert werden?
- Was sind Long Short-Term Memory-Modelle und wo kommen sie zum Einsatz?
- Beschreibe den praktischen Einsatz von Python in diesem Kurs.
- Welche Rolle spielen NumPy und Pandas in der Datenverarbeitung?
- Was sind die Vorteile von TensorFlow im Vergleich zu anderen Frameworks?
