Maschinelles Lernen mit Python, Tensorflow und Keras
Durchgeführt von WIFI Oberösterreich
Beschreibung
Maschinelles Lernen ist eines der spannendsten und dynamischsten Themen der heutigen Technologie. In unserem Kurs "Maschinelles Lernen mit Python Tensorflow und Keras" wirst Du nicht nur die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens erlernen, sondern auch die praktischen Fähigkeiten entwickeln, um eigene Projekte erfolgreich umzusetzen. Dieser Kurs ist ideal für alle, die sich für die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz interessieren und bereit sind, ihre Kenntnisse in Python zu vertiefen. Der Kurs beginnt mit einer klaren Unterscheidung zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning. Du wirst verstehen, wie diese Konzepte miteinander verknüpft sind und welche Anwendungen sie im Alltag finden. Von der Spracherkennung über Bildverarbeitung bis hin zu Empfehlungsalgorithmen – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kurses ist ein kompakter Überblick über die mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis von Algorithmen im maschinellen Lernen unerlässlich sind. Du wirst die wichtigsten Konzepte wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik kennenlernen, die Dir helfen werden, die Funktionsweise von Modellen besser zu verstehen. Im praktischen Teil des Kurses wirst Du Deine Python-Kenntnisse auffrischen, insbesondere im JupyterLab, einem beliebten Tool für Datenanalysen und maschinelles Lernen. Du wirst mit wichtigen Python-Bibliotheken vertraut gemacht, darunter NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Tensorflow und Keras. Diese Werkzeuge sind entscheidend für die Entwicklung, das Training und die Validierung von Modellen. Ein zentraler Bestandteil des Kurses ist die Identifizierung und Aufbereitung geeigneter Datensätze für Deine Analysen. Du wirst lernen, wie Du Daten sammelst, bereinigst und für die Modellierung aufbereitest. Außerdem wirst Du in die Entwicklung und das Training von Modellen eingeführt, einschließlich der Validierung und des Testens, um sicherzustellen, dass Deine Modelle zuverlässig und genau sind. Während des Kurses wirst Du die Möglichkeit haben, kleinere maschinelle Lernprojekte umzusetzen, die Dir helfen, das Gelernte praktisch anzuwenden. Dies ermöglicht Dir, Deine Fähigkeiten zu festigen und ein Portfolio an Projekten zu erstellen, das Du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst. Am Ende des Kurses wirst Du nicht nur über fundierte theoretische Kenntnisse verfügen, sondern auch praktische Erfahrungen gesammelt haben, die Dich in der Welt des maschinellen Lernens erfolgreich machen werden. Lass uns gemeinsam in die Welt des maschinellen Lernens eintauchen und Deine Karriere auf das nächste Level bringen!
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an IT-Enthusiasten, Programmierer und Datenanalysten, die ihre Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten. Egal, ob Du bereits Grundkenntnisse in Python hast oder neu in der Programmierung bist, dieser Kurs bietet Dir die notwendigen Werkzeuge und das Wissen, um erfolgreich in die Welt des maschinellen Lernens einzutauchen.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Es umfasst verschiedene Techniken, von einfachen linearen Regressionen bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen. Insbesondere neuronale Netze und Deep Learning haben in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen und revolutionieren zahlreiche Branchen, von der Gesundheitsversorgung bis zur Automobilindustrie.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning?
- Nenne einige Anwendungen des maschinellen Lernens im Alltag.
- Welche mathematischen Konzepte sind wichtig für das Verständnis von maschinellem Lernen?
- Erkläre die Struktur und Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks.
- Wie bereitet man einen Datensatz für die Analyse auf?
- Was sind die Schritte zur Entwicklung und Validierung eines Modells?
- Welche Python-Bibliotheken sind für maschinelles Lernen relevant?
- Was ist der Zweck von JupyterLab in der Datenanalyse?
- Wie kann man die Leistung eines maschinellen Lernmodells bewerten?
- Nenne einige Herausforderungen, die beim maschinellen Lernen auftreten können.
