Die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning bilden heute das Rückgrat jeder IoT- oder Digitalisierungslösung, versteckt sich dahinter doch die eigentliche Wertschöpfung. Dieses Training gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können. Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind. Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglicht. Dabei werden die benötigten Kernkompetenzen für die Ausarbeitung neuer oder Bewertung bestehender Konzepte vermittelt und der Praxisbezug hergestellt.
Einführung Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz Grundlagen Python rund um Datenverarbeitung, Statistik und Datenvisualisierung Machine Learning Workflow Lernszenarien und ihre Einsatzgebiete (u. a. Predictive Analytics, Bots, Empfehlungsdienste) Machine Learning Methoden im Vergleich (vom Decision Tree bis hin zu Deep Learning)- Künstliche neuronale Netze- Entscheidungsbäume- Support Vector Machines - Clustering Modelle richtig bewerten und validieren Überblick an Software und Tools Anwendungs- und Praxisbeispiele (Was ist Hype und was hat Potential?) Fragen und Ängste im gesellschaftlichen Kontext durchgehende, interaktive Hands-On mit Übungen
Der Kurs wendet sich an IT-affine Teilnehmer (vom Anwender bis hin zum Entscheider), die einen breiten Einstieg in die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Anwendung suchen.
Die Teilnehmer sollten ein Verständnis und Interesse an den Trendthemen Digitalisierung, Big Data und IoT mitbringen. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.
Der Kurs Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning vermittelt die Anwendung der wichtigsten Grundwerkzeuge für die Datenanalyse in Python. Zusammen mit diesem Kurs bildet er die ideale Grundlage für den praxisnahen Machine Learning Workshop.
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