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Machine-Learning-Seminar


Machine-Learning-Seminar

Dieses Seminar bietet eine Einführung in das spannende Gebiet des Maschinellen Lernens. Hier lernen Sie die Grundlagen und Anwendungen von Machine Learning kennen und erhalten einen Einblick in die verschiedenen Techniken und Algorithmen, die für die Analyse und Vorhersage von Daten verwendet werden.

Unser Kurs richtet sich an Teilnehmer, die ein Interesse an künstlicher Intelligenz und Datenauswertung haben und mehr über die Funktionsweise von Machine Learning erfahren möchten. Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik sind nicht erforderlich, werden jedoch von Vorteil sein.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen? Hier sind einige Gründe:

  • Sie möchten ein Grundverständnis für Machine Learning entwickeln und dieses Wissen in Ihrem Beruf oder Studium nutzen.
  • Sie möchten Ihre Fähigkeiten erweitern und sich mit einem der am schnellsten wachsenden Bereiche der Technologiebranche vertraut machen.
  • Sie möchten die Grundlagen von Machine Learning verstehen, um in der Lage zu sein, komplexe Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
  • Sie möchten die Möglichkeit haben, in Zukunft fortgeschrittene Kurse und Projekte im Bereich Machine Learning zu absolvieren.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, grundlegende Machine-Learning-Modelle zu verstehen und anzuwenden. Sie werden auch über die nötigen Kenntnisse verfügen, um fortgeschrittene Kurse in diesem Bereich zu belegen oder eigene Projekte durchzuführen.

Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz in unserem Machine-Learning-Seminar und tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens!

Course outline
  • Einführung in maschinelles Lernen
  • Lineare Regression
  • Logistische Regression
  • Entscheidungsbäume
  • Support Vector Machines
  • K-Nearest Neighbors
  • K-Means Clustering
  • Neuronale Netze
  • Convolutional Neural Networks
  • Recurrent Neural Networks
  • Autoencoder
  • Reinforcement Learning
  • Natural Language Processing
  • Data Preprocessing
  • Feature Engineering
  • Modellvalidierung
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Unüberwachtes Lernen
  • Semi-überwachtes Lernen
  • Transfer Learning
  • Erklärbarkeit von Modellen
  • Anomalieerkennung
  • Zeitreihenanalyse
  • Bias und Fairness in maschinellem Lernen
  • Datenschutz und Sicherheit
  • Einsatz von maschinellem Lernen in der Industrie
  • Ethik im maschinellen Lernen
  • Zukünftige Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens
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