Machine Learning & KI

Daten lernen denken – mit Machine Learning

Maschinelles Lernen ist das Herzstück intelligenter Systeme – und die Brücke zwischen Statistik, Algorithmen und echter Problemlösung. Machine Learning (ML) ist der Motor hinter modernen Anwendungen künstlicher Intelligenz – von personalisierten Produktempfehlungen über autonomes Fahren bis zur medizinischen Bildanalyse. Dabei geht es nicht darum, Maschinen starr zu programmieren, sondern ihnen beizubringen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.

Intelligente Systeme verstehen, gestalten und anwenden

Machine Learning ermöglicht datenbasierte Entscheidungen – vom Finanzmarkt bis zur personalisierten Medizin. Unser Kurs vermittelt praxisorientiert die wichtigsten ML-Konzepte: lineare Modelle, Entscheidungsbäume, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Feature Engineering und mehr.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Verknüpfung von Theorie und Anwendung: Sie trainieren Modelle, evaluieren Vorhersagen und lernen, mit Python komplexe Analysepipelines aufzubauen. So werden Sie zum Architekten intelligenter Systeme, die nicht nur reagieren, sondern lernen.

Key Facts

Objektorientierte Programmierung verstehen
Einstieg in Datenanalyse und Visualisierung
Python als Basis für KI und neuronale Netze
Praktische Anwendungen aus Industrie, Medizin und Forschung
Beliebte Tools & Bibliotheken im Überblick

Entdecken Sie die Welt des Machine Learning – Lernen Sie, wie Maschinen denken!

Sie möchten verstehen, wie intelligente Systeme Entscheidungen treffen, Muster erkennen und Vorhersagen ermöglichen? Dann ist Machine Learning Ihr nächster Schritt in die Zukunft! Lernen Sie Machine Learning – verständlich, praxisnah und mit echtem Zukunftspotenzial!

In diesem Kurs lernen Sie:

Wie Maschinen lernen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
Wie Daten vorbereitet und analysiert werden
Welche Modelle für Klassifikation, Regression oder Clustering geeignet sind
Wie man Datenpunkte erkennt, gruppiert und daraus smarte Entscheidungen ableitet
Wie man mit Ensemble-Methoden die Leistung durch Kombination mehrerer Modelle verbessert

Nach dem Kurs können Sie:

Weitere Kursinhalte

Data Science & KI

Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.

NEU

Python lernen

Objektorientierte Programmierung (OOP)
Objekte, Klassen und Instanzen
Einfache und effektive Algorithmen
Analyse und Visualisierung von Daten
Exploratory Data Analysis (EDA)
Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
Moderne Entwicklungsumgebungen
The Zen of Python
Pythontypische libraries, packages und Module

Details zu Python

BELIEBT

Big Data

Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
Data Mining Simulation
Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)
Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data

Details zu Big Data

BELIEBT

Neuronale Netze | Deep Learning

Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Neuronale Netze

NEU

Business Intelligence

Anwendungsbereiche und real cases

Die Stärke von Business Intelligenz (BI):

Datenbasierte Entscheidungsfindung
Visualisierung und Verständlichkeit
Zeitersparnis
Erkennen von Trends und Mustern
Integration verschiedener Datenquellen
Kosten und Prozessoptimierung
Wissensaufbau und Transparenz
Verbesserung von Kontrolle und Compliance

BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME

Details zu Business Intelligence

NEU

KI Anwendungen

Anwendungsbereiche und real case studies:

Data Mining
Artificial Intelligence (AI) und
eXplainable AI (XAI)

Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:

Datenzugriff
Datenmanipulation
Visualisierung und Analytik

Die Architektur der Informationsverarbeitung:

Erstellen eines personalisierten Chatbots
Lernende KI-Algorithmen
Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten-Frameworks

Details zu KI Anwendungen

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