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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in künstliche Intelligenz
Überblick über KI, ihre Geschichte und Anwendungen
Modul #2
Grundlagen des maschinellen Lernens
Einführung in maschinelles Lernen, Typen und überwachtes/unüberwachtes Lernen
Modul #3
Mathematik und Statistik für ML
Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit und Statistik für maschinelles Lernen
Modul #4
Python für maschinelles Lernen
Einführung in Python, NumPy, Pandas und Datenmanipulation
Modul #5
Datenvorverarbeitung
Datenbereinigung, Merkmalsskalierung und Merkmalsauswahl
Modul #6
Überwachtes Lernen
Regression, Klassifizierung und Modellbewertungsmetriken
Modul #7
Lineare Regression
Einfache und mehrfache lineare Regression, Kostenfunktion und Gradientenabstieg
Modul #8
Logistische Regression
Binäre Klassifizierung, logistische Funktion und Entscheidungsgrenzen
Modul #9
Entscheidungsbäume
Einführung in Entscheidungsbäume, Entropie und Information Gain
Modul #10
Random Forests
Ensemble-Lernen, Bagging und Random Forests
Modul #11
Support Vector Machines
Maximum-Margin-Klassifizierung, Soft Margin und Kernel-Trick
Modul #12
Unüberwachtes Lernen
Clustering, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung
Modul #13
K-Means-Clustering
K-Means-Algorithmus, Centroid-Initialisierung und Konvergenz
Modul #14
Hauptkomponentenanalyse
PCA, Merkmalsextraktion und Dimensionsreduktion
Modul #15
Grundlagen des Deep Learning
Einführung in neuronale Netze, Perzeptron und mehrschichtiges Perzeptron
Modul #16
Convolutional Neural Networks
CNNs, Convolutional Layers und Bildklassifizierung
Modul #17
Recurrent Neural Networks
RNNs, LSTM und Sequenzmodellierung
Modul #18
Natural Language Processing
Textvorverarbeitung, Tokenisierung und Wort Einbettungen
Modul #19
Transferlernen
Vorab trainierte Modelle, Feinabstimmung und Modellzoo
Modul #20
Modellbewertung und -auswahl
Modellauswahl, Hyperparameterabstimmung und Kreuzvalidierung
Modul #21
Umgang mit unausgewogenen Datensätzen
Klassenungleichgewicht, Überabtastungs- und Unterabtastungstechniken
Modul #22
Modellbereitstellung
Modellbereitstellung, API-Integration und Docker-Containerisierung
Modul #23
KI-Ethik und Fairness
Erkennung von Verzerrungen, Fairnessmetriken und ethische Überlegungen
Modul #24
Spezielle Themen in der KI
Generative Modelle, Aufmerksamkeitsmechanismen und erklärbare KI
Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen


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