Einführung in die Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (Deep Learning)
Durchgeführt von WIFI Salzburg
Beschreibung
In diesem Kurs "Einführung in die Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Deep Learning" tauchst Du in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Du wirst die grundlegenden Konzepte und Technologien kennenlernen, die hinter den Begriffen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning stehen. Der Kurs bietet Dir einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens und deren Anwendungen in der heutigen Technologie. Du wirst verstehen, was Künstliche Intelligenz wirklich ist und wie sie in der Praxis eingesetzt wird. Wir klären, was genau maschinelles Lernen bedeutet und welche verschiedenen Ansätze es gibt. Insbesondere werden wir uns intensiv mit Deep Learning beschäftigen, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, der in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf neuronalen Netzen, die das Herzstück vieler KI-Anwendungen bilden. Du wirst lernen, was Convolutional Neural Networks sind und wie sie in der Bildverarbeitung eingesetzt werden. Außerdem besprechen wir Long-Short-Term-Memory-Modelle, die besonders für die Verarbeitung von zeitlichen Daten geeignet sind. Der Kurs ist nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch orientiert. Du wirst die Programmiersprache Python kennenlernen und in praktischen Übungen die Bibliotheken NumPy und Pandas verwenden. Zudem wirst Du ein neuronales Netz zur Prädiktion in TensorFlow und Keras selbst bauen und trainieren. Diese praktischen Erfahrungen sind entscheidend, um das Gelernte anzuwenden und ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von KI-Systemen zu entwickeln. Um an diesem Kurs teilzunehmen, solltest Du idealerweise bereits etwas Erfahrung im Programmieren haben, da wir in Python arbeiten werden. Der Kurs wird als Live-Online-Veranstaltung durchgeführt, sodass Du flexibel und ortsunabhängig teilnehmen kannst. Am Ende des Kurses wirst Du ein solides Wissen über Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning besitzen. Du wirst in der Lage sein, die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens zu unterscheiden und die Grundlagen neuronaler Netze zu verstehen. Dieser Kurs ist der erste Schritt in eine spannende und zukunftsorientierte Karriere in der Welt der Technologie und Datenanalyse.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein Interesse an Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen haben, insbesondere an Studierende, Berufstätige aus dem IT-Bereich oder Quereinsteiger, die ihre Kenntnisse erweitern möchten. Wenn Du bereits etwas Programmiererfahrung hast und Deine Fähigkeiten im Bereich der KI vertiefen möchtest, bist Du hier genau richtig. Auch Personen, die in der Datenanalyse oder Softwareentwicklung tätig sind und sich mit aktuellen Trends in der Technologie auseinandersetzen wollen, finden in diesem Kurs wertvolle Informationen.
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die programmiert sind, um Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist eine spezielle Technik des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen basiert und besonders effektiv bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist. In diesem Kurs werden die Grundlagen dieser Technologien erlernt, um ein tiefes Verständnis für ihre Funktionsweise und Anwendung zu entwickeln.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning?
- Erkläre, was ein neuronales Netz ist und wie es funktioniert.
- Was sind Convolutional Neural Networks und wofür werden sie verwendet?
- Nenne einige Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen in der Industrie.
- Was sind die Vorteile von Deep Learning im Vergleich zu traditionellen maschinellen Lernmethoden?
- Wie funktioniert die Codierung von Text für neuronale Netze?
- Was sind Long-Short-Term-Memory-Modelle und in welchen Szenarien sind sie nützlich?
- Welche Programmiersprache wird in diesem Kurs verwendet und warum ist sie wichtig?
- Was sind die praktischen Anwendungen von TensorFlow und Keras?
- Wie kann man die Leistung eines neuronalen Netzes evaluieren?
