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AI240: Einführung in Empfehlungssysteme

Training: Künstliche Intelligenz

Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in Empfehlungssysteme. Vermittelt werden Grundlagen, Scoring und Systemarten wie Collaborative Filtering, Content-based, Hybrid und Semantic Recommender Systems. Behandelt werden zudem Datenquellen, Datenerfassung, Verarbeitung und Bewertungsmetriken, um eigene Systeme erfolgreich zu entwickeln.

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Agenda:

Einführung in Recommender-Systeme und ihre Bedeutung

Gegenüberstellung verschiedener Recommender-Systemen: Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid Recommender Systems, Semantic Recommender Systems

Datenquellen, Datenerfassung und -verarbeitung: Einblick in gängige Datenquellen und Techniken zur Datenerfassung, Datenaufbereitung und -analyse

Bewertungsmetriken für Recommender-Systeme: Vorstellung verschiedener Metriken zur Beurteilung der Qualität von Empfehlungen

Praktische Übungen: Aufbau eines einfachen Recommender-Systems mit Python

Zusammenfassung und Abschlussdiskussion: Wie lässt sich das gelernte auf den eigenen Kontext übertragen?

Ziele:

Grundlagen von Recommender-Systemen verstehen, verschiedene Arten von Recommender-Systemen kennenlernen, Datenquellen und -verarbeitung für Recommender-Systeme beherrschen, Bewertungsmetriken für Recommender-Systeme anwenden können.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte
Fachkräfte ohne Programmiererfahrung

Voraussetzungen:

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

Beschreibung:

Von der Musik die Sie hören bis zu den Produkten die Ihnen online vorgeschlagen werden: Unser Workshop AI240 Einführung in Empfehlungssysteme wird die Welt der Empfehlungsalgorithmen demystifizieren und Ihnen die Werkzeuge an die Hand geben, um Ihr eigenes leistungsstarkes Empfehlungssystem zu erstellen.

Der Kurs vermittelt Grundlagen zum Aufbau, der Funktion und den Einsatzgebieten solcher Empfehlungssysteme. Teilnehmer werden in die Lage versetzt zu verstehen, welchen Nutzen so ein System hat, welche Anwendungsszenarien es gibt und wie man es selbst zum Einsatz bringen kann. Dazu geht die Schulung auf Konzepte wie z.B. Scoring und Aufbau eines Empfehlungssystems, aber auch auf verschiedene Arten dieser Systeme ein (Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid Recommender Systems und Semantic Recommender Systems). Zudem werden Datenquellen, Datenerfassung und -verarbeitung sowie Bewertungsmetriken für Recommender-Systeme thematisiert.