Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT
Nächster Starttermin: 02.02.2023 , Donnerstag
- Zertifikat von karriere tutor
- Fachliteratur
- Online-Live-Tutorien
- Alle Tools, um online zu lernen
Andere Förderung oder Fragen?
Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT
Den Begriff Machine Learning verbindet man meistens mit der Thematik der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme sind durch das maschinelle Lernen in der Lage, Muster zu erkennen und so selbstständig Lösungen zu entwickeln. Dies erfolgt auf der Grundlage von Algorithmen und Datensätzen, die in das System eingespielt werden müssen. Die Einsatzmöglichkeiten für Machine Learning sind vielfältig und können für viele Unternehmen nützlich sein. In der Weiterbildung bekommst du einen Überblick zum Gebiet des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz sowie über Deep Learning und Computer Vision. Außerdem erfährst du, wie Machine Learning in unterschiedlichen Unternehmen eingesetzt werden und wie das Projektmanagement hierzu funktionieren kann.
Zielgruppe
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit einem Computer.
Voraussetzungen
- Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium
- Grundlagenkenntnisse in der Programmierung
- Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse
Starttermine
Starte mit deiner Weiterbildung immer montags und donnerstags.
| 02.02.2023 , Donnerstag | Anmeldung noch möglich! | |
|---|---|
| 06.02.2023, Montag | |
| 09.02.2023, Donnerstag | |
| 13.02.2023, Montag |
Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT
Nächster Starttermin: 02.02.2023 , Donnerstag
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- Fachliteratur
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Ausführliche Inhalte des Lehrgangs
Ausführliche Lehrgangsinhalte
Einführung, Umgang mit Daten und erste Anwendungen
- Trainings- und Testdaten
- Daten sichten
- Vorhersagen treffen
Einführung, Umgang mit Daten und erste Anwendungen
- Trainings- und Testdaten
- Daten sichten
- Vorhersagen treffen
Überwachtes Lernen
- Klassifikation, Regression, Verallgemeinerung
- Over- und Underfitting, Beispieldatensätze
- k-nächste-Nachbarn, Lineare Modelle
- Entscheidungsbäume und Naive Bayes-Klassifikation
- Support Vector Machines, Deep Learning
Unüberwachtes Lernen
- Vorverarbeitung, Dimensionsreduktion, Extraktion von Merkmalen
- Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung, Manifold Learning mit t-SNE
- Clusteranalyse-k-means-Clustering, Agglomeratives Clustering
- DBSCAN, Vergleichen und Auswerten von Clusteralgorithmen
Repräsentation von Daten und Merkmalsgenerierung
- Kategorische Variablen, Interaktion und Polynome
- Univariate nicht lineare Transformation
- Univariate Statistiken, Modellbasierte Auswahl von Merkmalen
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