Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der Theorie

🎓 Kurs Titel: Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der Theorie

Kurshauptsprache: Deutsch

Kurzdarf:

Entdecken Sie die faszinierende Welt des Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) mit dem renommierten Experten Cedric Mössner. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Theorie hinter den verschiedenen Techniken des ML. Von neuronalen Netzen über Deep Learning, Support Vector Machines bis hin zu Regression und Clustering – Sie erhalten einen tiefgreifenden Überblick und lernen, wie diese Techniken funktionieren, berechnet werden können und wann sie am besten anzuwenden sind.

Kurssynthese:

Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der Theorie ist der ideale Kurs für:

• Anfänger und Fortgeschrittene, die Grundlagen erlernen oder ihre Kenntnisse vertiefen möchten.
• Wissenschaftler, Ingenieure und Studenten aus den Bereichen Informatik, Datenwissenschaft und verwandten Disziplinen.
• Professionelle, die ihre Arbeitsmethoden mit modernsten KI-Techniken verbessern wollen.

Lernergebnisse:

📚 Grundlagen verstehen: Die mathematischen und algorithmischen Grundlagen von ML und KI ergründen.

🚀 Praxis nahebringen: Mit realen Beispielen und Fallstudien die Anwendung von ML-Techniken illustrieren.

🤖 Kritische Abwägen: Erkennen, wo und wie KI-Technologien sinnvoll sind und wie sie effektiv gesteuert werden können.

Kursinhalte:

• Einführung in die KI: Was ist KI? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um KI anwenden zu können?

  • Definition und historische Entwicklung von KI.
  • Ethische Überlegungen und gesellschaftliche Auswirkungen.

• Maschinelles Lernen: Grundlagen & Typen:

  • Supervised vs. Unsupervised Learning.
  • Overfitting und Underfitting verstehen.
  • Evaluation von ML-Modelle.

• Neuronale Netze & Deep Learning:

  • Was sind neuronale Netze?
  • Wie funktionieren Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory (LSTM)?
  • Anwendungsbereiche von Deep Learning.

• Support Vector Machines (SVM):

  • Grundlagen der SVM.
  • Wie man SVM für verschiedene Probleme implementiert.
  • Vor- und Nachteile von SVM.

• Regressionstechniken:

  • Logistische Regression vs. Lineare Regression.
  • Anwende Regressionstechniken auf realen Daten.

• Clustering und Zusammenfassung:

  • K-Means Clustering, Hierarchisches Clustering.
  • Wie man Clustering für die Datenanalyse nutzt.

• Projektarbeit:

  • Ein praktisches Projekt, um das Gelernte anzuwenden und zu demonstrieren.
  • Mentorung und Feedback durch Cedric Mössner.

Was du aus diesem Kurs hernehmen wirst:

• Ein fundiertes Verständnis für die Grundlagen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz.
• Fähigkeiten, um komplexe ML-Modelle zu entwerfen, zu implementieren und zu evaluieren.
• Erfahrungen, die dich auf die Herausforderungen und Möglichkeiten von ML im realen Leben vorbereiten.
• Ein Netzwerk aus Gleichgesinnten und Fachleuten, mit denen du sich austauschen und lernen kannst.

Kursformat:

Lerne online in einem interaktiven Umfeld, das Videobeiträge, Lecture Notes und Online-Forums umfasst. Verbale und visuelle Elemente sorgen für eine leichte und nachhaltige Auffassung der Konzepte.

📅 Verfügbarkeit: Jeden Monat neu startend, mit flexiblen Lerntemperaturen und individueller Betreuung.

🤝 Community & Unterstützung: Zugang zu einer aktiven Community und ständlicher Unterstützung durch den Lehrkörper.

Tritt ein, entdecke die Welt des Maschinellen Lernens und erlebe die Zukunft der Künstlichen Intelligenz mit! 🚀🎉