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AI220: Einführung in Machine Learning

Training: Künstliche Intelligenz

Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in zentrale Machine-Learning-Techniken wie Klassifikation, Regression und Vorhersage. Vermittelt wird, wie Muster in Daten erkannt und präzise Prognosen erstellt werden können. Behandelt wird zudem der Einsatz etablierter Python-Bibliotheken wie pandas und scikit-learn anhand praxisnaher Use Cases.

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Agenda:

Einführung in Machine Learning: Begriffe, Problembeschreibungen und Anwendungsfälle (Klassifikation, Regression, Vorhersage, etc.)

Python-Tools für Machine Learning: Einführung in die Nutzung von Python-Paketen wie pandas und scikit-learn zur Implementierung von Machine Learning-Techniken

Klassifikationstechniken: Einführung in verschiedene Klassifikationstechniken, wie z.B. Random Forests, kNN, etc., und deren Anwendung auf Use Cases

Regressionstechniken: Einführung in verschiedene Regressionstechniken, wie z.B. Linear Regression, und deren Anwendung auf Use Cases

Abschlussdiskussion: Erfahrungsaustausch und Diskussion wie sich das Gelernte im eigenen Kontext anwenden lässt

Ziele:

Konzepte aus dem Machine Learning einordnen und grundlegende Techniken in realen Use Cases anwenden können.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI (alternativ Grundkenntnisse in Python)

Beschreibung:

Im Workshop AI220 Einführung in Machine Learning werden die Teilnehmer eine Reihe zentraler Techniken kennenlernen, die in jeder Datenanalyse Anwendung finden. Durch die Einführung wichtiger Grundbegriffe und Techniken anhand von aussagekräftigen Use Cases werden die Teilnehmer mit verschiedenen Bereichen des Machine Learnings in Berührung kommen, wie z.B. der Klassifikation, der Regression und der Vorhersage.

Lernen Sie, wie man in Daten verborgene Muster aufdeckt und präzise Vorhersagen trifft. Nutzen Sie innovative Techniken, die in vielen Branchen revolutionäre Fortschritte ermöglichen. Um diese Inhalte effizient und nachhaltig zu vermitteln, geht der Kurs dabei insbesondere auf die Nutzung etablierter Python-Bibliotheken wie z.B. pandas und scikit-learn ein.