KI-Experte werden: Von den Grundlagen bis zum professionellen KI-Einsatz

What you will learn:

Entwicklung intelligenter Systeme mit Python, TensorFlow und PyTorch zur Lösung realer Probleme
Vorbereitung und Analyse komplexer Datensätze für KI- und Machine-Learning-Modelle
Training, Evaluierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen (Regression, Klassifikation, Clustering)
Entwicklung und Feintuning neuronaler Netze (CNNs, RNNs) für KI-Anwendungen
Anwendung von NLP-Techniken zur Analyse und Generierung menschenähnlicher Texte
Einsatz von Transfer Learning zur Anpassung vortrainierter Modelle und Ressourceneinsparung
Integration von KI-Modellen in Anwendungen mit skalierbaren APIs und Docker
Überwachung der Modellleistung und Entwicklung von Workflows zum erneuten Training
Lösung realer Herausforderungen mit KI-gestützten Ansätzen
Durchführung vollständiger KI-Projekte – von der Idee bis zur Wartung

Description

Entdecken Sie die Welt der Künstlichen Intelligenz! Diese umfassende Masterclass führt Sie Schritt für Schritt von den Grundlagen der KI bis hin zur Entwicklung professioneller, skalierbarer Lösungen. Kein Vorwissen erforderlich!

Lernen Sie Python, Datenanalyse mit Pandas und NumPy, die mathematischen Grundlagen des Machine Learnings, und tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der neuronalen Netze, Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Transformer und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).

Durch praxisorientierte Projekte, die auf realen Geschäftsproblemen basieren, festigen Sie Ihr Wissen und entwickeln produktionsreife KI-Anwendungen. Wir verwenden Top-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face. Sie erlernen nicht nur die Theorie, sondern wenden diese sofort in der Praxis an und entwickeln Ihr Portfolio mit beeindruckenden Projekten.

Ihre Vorteile auf einen Blick:

Fundierte Grundlagen: Solide Basis in Python, Datenanalyse und Mathematik für KI.
Praktische Erfahrung: Reale Projekte mit anschaulichen Anwendungen.
Top-Frameworks: Sichere Anwendung von TensorFlow, PyTorch und Hugging Face.
Breites Wissen: Umfassende Abdeckung von Machine Learning, Deep Learning, NLP und Deployment.
Strukturierter Lernpfad: Klarer Aufbau für schnellen Lernerfolg.

Nach Abschluss dieser Masterclass sind Sie in der Lage, anspruchsvolle KI-Projekte zu leiten, innovative Lösungen zu entwickeln und die transformative Kraft der KI in Ihrem beruflichen Umfeld zu nutzen. Egal ob Sie Quereinsteiger, Student oder erfahrener Entwickler sind – dieser Kurs ist Ihr Schlüssel zum Erfolg im aufstrebenden Feld der Künstlichen Intelligenz.

Starten Sie noch heute Ihre Karriere im Bereich KI!

Curriculum

Einführung in den Kurs

Der Kurs startet mit einer Einführung in die KI-Engineering Masterclass und einem Überblick über die zur Verfügung stehenden Ressourcen wie Folien und Code-Dateien. Dies sorgt für einen reibungslosen Einstieg in das umfangreiche Programm.

Woche 1: Python-Grundlagen für Künstliche Intelligenz

Diese Woche legt das Fundament für den Kurs. Sie lernen die Grundlagen von Python, inklusive Kontrollstrukturen, Funktionen, Module, Datenstrukturen (Listen, Tupel, Dictionaries, Sets), String-Manipulation und Dateiverwaltung. Abschließend wird die praktische Anwendung in einem kleinen Projekt geübt.

Woche 2: Data-Science-Grundlagen für Künstliche Intelligenz

Hier lernen Sie die essentiellen Data-Science-Tools NumPy und Pandas kennen. Sie lernen numerische Berechnungen, Datenmanipulation, Datenbereinigung, Datenaggregation und Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn. Die Woche endet mit einem Projekt zur explorativen Datenanalyse.

Woche 3: Mathematik für Machine Learning und KI

Diese Woche vermittelt die mathematischen Grundlagen für Machine Learning. Es werden die lineare Algebra, Analysis (Ableitungen, Integrale, Optimierung), Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik behandelt, um ein tiefes Verständnis für die zugrundeliegenden Prinzipien zu ermöglichen. Ein Mini-Projekt zur linearen Regression festigt das Gelernte.

Woche 4: Wahrscheinlichkeit und Statistik für ML & KI

Aufbauend auf den mathematischen Grundlagen wird die Wahrscheinlichkeitstheorie und -verteilung im Kontext des Machine Learning vertieft. Statistische Inferenz, Hypothesentests, Korrelations- und Regressionsanalyse werden behandelt, um die Datenanalyse zu perfektionieren. Ein Projekt zur Analyse realer Datensätze wird bearbeitet.

Woche 5: Einführung in Machine Learning

Hier lernen Sie die Grundlagen des Machine Learnings kennen, inklusive überwachter Lernmethoden, Regressionsmodelle, Klassifikation (Logistische Regression), Modellbewertung, Cross-Validation und den k-Nearest-Neighbors Algorithmus. Ein kleines Projekt zu überwachtem Lernen wird durchgeführt.

Woche 6: Feature Engineering & Modellbewertung

Diese Woche befasst sich mit Feature Engineering, der Skalierung und Normalisierung von Daten, der Kodierung kategorialer Variablen und Techniken zur Merkmalsauswahl. Die verschiedenen Bewertungsverfahren für Modelle und Cross-Validation werden ausführlich erklärt und in der Praxis angewendet.

Woche 7: Fortgeschrittene ML-Algorithmen

Sie lernen Ensemble Learning, Bagging, Random Forests, Boosting, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost und den Umgang mit unausgeglichenen Daten kennen. Ein Projekt zum Modellvergleich auf einem echten Datensatz rundet die Woche ab.

Woche 8: Modelloptimierung & Feintuning

Diese Woche behandelt die Modelloptimierung mittels Hyperparameter-Tuning (Grid Search, Random Search, Bayessches Tuning), Regularisierungstechniken und automatischem Tuning mit GridSearchCV & RandomizedSearchCV. Ein Optimierungsprojekt zur finalen Modellanpassung wird umgesetzt.

Woche 9: Neuronale Netze & Deep Learning Grundlagen

Die Grundlagen der neuronalen Netze und des Deep Learnings werden eingeführt, einschließlich Forward Propagation, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen, Backpropagation und Gradientenabstieg. Die Implementierung mit TensorFlow & Keras und PyTorch wird geübt. Ein Bildklassifikationsprojekt mit CIFAR-10 wird durchgeführt.

Woche 10: Convolutional Neural Networks (CNNs)

Sie lernen Convolutional Neural Networks (CNNs), Convolutional Layers, Pooling, Dimensionsreduktion und deren Implementierung mit Keras & TensorFlow und PyTorch kennen. Ein Klassifikationsprojekt mit Fashion MNIST oder CIFAR-10 wird durchgeführt.

Woche 11: Recurrent Neural Networks (RNNs) & Sequenzmodellierung

Diese Woche befasst sich mit Recurrent Neural Networks (RNNs), LSTM, GRUs, Textvorverarbeitung, Word Embeddings, Sequence-to-Sequence Modellen und deren Anwendungen. Ein Projekt zur Textgenerierung oder Sentimentanalyse wird durchgeführt.

Woche 12: Transformer & Attention-Mechanismen

Sie lernen Attention-Mechanismen, die Transformer-Architektur, Self-Attention, Multi-Head Attention, Positionale Kodierung, Feed-Forward Netzwerke und das Arbeiten mit vortrainierten Transformers (BERT, GPT) kennen. Ein Projekt zur Textzusammenfassung oder -übersetzung wird durchgeführt.

Woche 13: Transfer Learning & Fine-Tuning

Die letzte Woche behandelt Transfer Learning und Fine-Tuning in Computer Vision und NLP, inklusive Domainanpassung und den Herausforderungen im Transfer Learning. Ein Projekt zum Fine-Tuning für eine individuelle Aufgabe wird durchgeführt.

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