Veranstaltungsform: Live-Online-Training Vollzeit, Teil 1: Grundlagen der KI-Programmierung Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning Überblick über den Software-Stack für einen reibungslosen Start mit Data Science und KI Einführung in die Python-Entwicklung für KI-Anwendungen Python-Pakete Pandas, NumPy, scikit-learn Data Engineering: Aufbereitung von Daten aus bestehenden Dateninfrastrukturen für Analysen und KI-Anwendungen Teil 2: Angewandte KI-Programmierung Einführung in die gängigsten Machine-Learning-Modelle Möglichkeiten zur Bewertung des Outputs eines Vorhersagemodells Zusammenhang zwischen Bayessche Statistik, Overfitting und Regularisierung Funktionsweise von neuronalen Netzen Backpropagation Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) bei der Bilderkennung Funktionsweise von Recurrent Neural Networks (RNNs) Python-Pakete PyTorch, TensorFlow, Keras Training von KI-Modellen für eigene Anwendungen
Abschluß: IHK-Zertifikat
Zielgruppe: Softwareentwickler
Voraussetzung: Softwareentwicklung, mathematisches Grundverständnis, Grundlagen in Statistik, idealerweise erste Erfahrungen mit Machine Learning
Kontakt: dagmar.merk@schwaben.ihk.de