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Ideen in Code verwandeln und künstliche Intelligenz wirklich verstehen – genau darum geht’s hier. Der Fokus liegt auf Praxis, Technologie und kreativer Umsetzung moderner KI-Systeme. Perfekt für alle, die Zukunft gestalten wollen statt nur zuzusehen.

Themen im Überblick:

  • Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Python.
  • Nutzung von Deep Learning, NLP und Computer Vision.
  • Arbeiten mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud.
  • Einsatz moderner Tools wie GitHub Copilot, Lobe, H2O.ai und Snorkel.
  • Verständnis für Modelloptimierung, Explainability und Deployment.

KI-Technologien praktisch anwenden, Projekte effizient umsetzen und echte Innovation schaffen – hier entsteht technisches Können, das den Unterschied macht.
 

Kursinhalte
  • Formen und Modelle intelligenter Systeme
  • Teilbereiche und Methoden der KI
  • Wirtschaftliche Nutzung und reale Anwendungen
  • Lineare Algebra und Vektorräume
  • Analysis und Ableitungen für Modelle
  • Statistik und Wahrscheinlichkeitslehre
  • Diskrete Strukturen und Logik
  • Basiswissen und Syntax
  • Wichtige Bibliotheken für Entwicklung
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Verfahren für überwachtes Lernen
  • Methoden für unüberwachtes Lernen
  • Bewertung und Auswahl von Modellen
  • Struktur und Logik neuronaler Netzwerke
  • Methoden zur Optimierung von Modellergebnissen
  • Praxis: Bewertung und Verbesserung von KI-Modellen
  • Basiswissen der digitalen Bildanalyse
  • Objekterkennung und Musteridentifikation
  • Segmentierung und Strukturierung von Bildern
  • Einsatz von Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Aufbereitung und Vektorisierung von Textdaten
  • Automatische Textklassifikation
  • Identifikation von Schlüsselbegriffen und Entitäten
  • Intelligente Frage-Antwort-Systeme
  • Einführung ins Reinforcement Learning
  • Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs)
  • Policy-Gradient-Techniken
  • Nutzung von Cloud-Technologien für KI-Projekte
  • Einsatz skalierbarer ML-Services aus der Cloud
  • Aufbau und Funktionsweise von LLMs
  • Automatische Text- und Sprachübersetzung
  • Intelligente Antwort- und Wissenssysteme
  • Neuro-symbolische Intelligenz
  • Transparente und erklärbare Modelle (XAI)
  • Föderiertes maschinelles Lernen
  • Meta- und Few-Shot-Learning-Techniken
  • Präsentation und Austausch von KI-Initiativen
  • Strukturierte Dokumentation intelligenter Systeme
  • Verantwortung und ethische Aspekte in der KI
  • Grundlagen und Funktionsweise moderner KI-Agenten
  • Analyse realer Praxisbeispiele
  • Hands-on-Training zur Entwicklung und Anwendung von KI-Agenten