Machine Learning und KI-Methoden
Die Digitalisierung hat Auswirkungen auf nahezu jedes Unternehmen. Digitale Anwendungen produzieren riesige Datenmengen, deren Auswertung wichtige Impulse zur Erreichung der Unternehmensziele geben können.
Wichtige Unterstützung zur Analyse der Datenmassen geben maschinelle Lernverfahren, bei denen ein Algorithmus durch Wiederholung und vorgegebene Kriterien selbstständig lernt, eine Aufgabe zu erfüllen, ohne dass ein Lösungsweg vorgegeben ist. Diese Künstliche Intelligenz (KI) erkennt und sortiert bspw. Informationen aus Eingabedaten, die dann in Analyseergebnissen aufgehen.
Zielgruppe
Inhalt
- Einführung in Data Science und die Welt der Algorithmen
- Machine Learning und Künstliche Intelligenz - Best Practices und Erfolgsfaktoren
- Einführung in Feature Engineering
- Algorithmen des Überwachten Lernens (Decision Tree, Regression, Neural Network, Naïve Bayes, Support Vector Machines, Ensemble Modeling)
- Algorithmen des Unüberwachten Lernens (Cluster Analysis, Association Analysis)
- Einführung in Deep Learning
- Bewertung der Modell-Performance und Modell-Vergleich
- MLOps - Modell Deployment und operativer Modelleinsatz
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16 Seminarstunden
2 Tage
VDSI Punkte Brandschutz: 0
VDSI Punkte Managementsysteme: 0
VDSI Punkte Gesundheitsschutz: 0
VDSI Punkte Security: 0
VDSI Punkte Umweltschutz: 0
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Veranstaltungsnummer: DIDI018.04-Webinar
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