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Erforschen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens. Praxisnahe Einführung in die Welt des Machine Learning für Einsteiger:innen.



Machine Learning für Einsteiger:Innen
Inhalt
Grundlagen:
Praxis:
- Wie funktioniert ein Neuronales Netz?
- Was sind die wichtigsten NN-Architekturen? Wie arbeiten sie?
- Kann ein Neuronales Netz auch was Falsches lernen?
- Welche Lerntechniken gibt es? Wofür werden sie eingesetzt?
- Semantische Systeme vs. Datenbasierte Systeme
- Die wichtigsten Konzepte vom Machine Learning
- Wie funktioniert maschinelles Lernen?
- Was macht Deep Learning so besonders?
- Welche Tools und Frameworks gibt es?
- Was versteht man unter Generative AI?
- Was versteht man unter GPT und LLM?
- Wie arbeiten OpenAI ChatGPT und Google Bard?
- Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg der KI-Anwendungen?
Praxis:
- Crashkurs NumPy
- Crashkurs Pandas
- Implementierung einer Deep Learning-Anwendung für die Bildererkennung durch die Verwendung eines Convolutional Neural Networks (CNN).
Ziele
Mit dem Besuch des Kurses Machine Learning für Einsteiger:innen
- kennen Sie sich mit den Grundlagen und mit den aktuellen Frameworks der modernen Künstlichen Intelligenz aus
- wenden Sie wichtige Frameworks wie TensorFlow und Keras an
- haben Sie bereits während des Kurses eine Deep Learning-Anwendung implementiert
- üben Sie Bilderkennung bzw. erlernen Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Praxis funktioniert.
Ideal für
- Manager/-innen
- Softwareentwickler/-innen
- Datenbankentwickler/-innen
Voraussetzungen
Idealerweise bringen Teilnehmer/-innen bereits Programmiervorerfahrung in Python mit.
In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache Python.
In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache Python.
Hinweis/FAQ
Mehr erfahren (zur Website der FFG)
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Letzte Änderung: 02.06.2025