Maschinelles Lernen
( 24 Module )

Modul #1
Einführung in maschinelles Lernen
Überblick über maschinelles Lernen, Arten des maschinellen Lernens und Bedeutung des maschinellen Lernens

Modul #2
Mathematische Grundlagen
Lineare Algebra, Differential- und Integralrechnung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Modul #3
Datenvorverarbeitung
Datenbereinigung, Merkmalsskalierung, Normalisierung und Merkmalsauswahl

Modul #4
Überwachtes Lernen
Einführung in überwachtes Lernen, Regression und Klassifizierung

Modul #5
Lineare Regression
Einfache und mehrfache lineare Regression, Kostenfunktion und Gradientenabstieg

Modul #6
Logistische Regression
Logistische Regression, Sigmoidfunktion und Kostenfunktion

Modul #7
Entscheidungsbäume
Einführung in Entscheidungsbäume, Entropie und Informationsgewinn

Modul #8
Random Forests
Ensemble-Lernen, Random Forests und Hyperparameter-Tuning

Modul #9
Support Vector Machines
Einführung in SVMs, Kernel-Trick und Soft Margin-SVMs

Modul #10
Unüberwachtes Lernen
Einführung in unüberwachtes Lernen, Clustering und Dimensionsreduktion

Modul #11
K-Means-Clustering
K-Means-Clustering-Algorithmus, Kostenfunktion und Lloyds-Algorithmus

Modul #12
Hierarchisches Clustering
Hierarchisches Clustering, agglomeratives und divisives Clustering

Modul #13
Hauptkomponentenanalyse
Einführung in PCA, Eigenwerte und Eigenvektoren

Modul #14
Grundlagen des Deep Learning
Einführung in Deep Learning, neuronale Netzwerke und Perceptron

Modul #15
Convolutional Neural Networks
Einführung in CNNs, Convolutional-Schichten und Pooling-Schichten

Modul #16
Recurrent Neural Networks
Einführung in RNNs, LSTM und GRU

Modul #17
Natural Language Processing
Einführung in NLP, Textvorverarbeitung und Wort Einbettungen

Modul #18
Modellbewertung und -auswahl
Metriken für Bewertung, Überanpassung und Modellauswahltechniken

Modul #19
Hyperparameter-Tuning
Einführung in Hyperparameter-Tuning, Rastersuche und Zufallssuche

Modul #20
Modellbereitstellung
Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, Modellbereitstellung und Überlegungen

Modul #21
Ethik und Fairness beim maschinellen Lernen
Voreingenommenheit und Fairness beim maschinellen Lernen, Ethik und Transparenz

Modul #22
Fallstudien zum maschinellen Lernen
Reale Anwendungen des maschinellen Lernens, Fallstudien und Projekte

Modul #23
Fortgeschrittene Themen des maschinellen Lernens
Fortgeschrittene Themen des maschinellen Lernens, einschließlich bestärkendem Lernen und generativen Modellen

Modul #24
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im maschinellen Lernen

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