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Machine Learning Grundlagen für Einsteiger Seminar


Machine Learning Grundlagen für Einsteiger Seminar

Dieses Seminar bietet einen umfassenden Einstieg in die Grundlagen des Maschinellen Lernens für Einsteiger. Es ist perfekt für Personen geeignet, die noch keine Vorkenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens haben, aber Interesse daran haben, dieses spannende Feld zu entdecken.

In diesem Kurs werden Sie lernen, wie Maschinen lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten analysieren und Muster erkennen. Sie werden die verschiedenen Arten von Maschinellem Lernen kennenlernen, wie beispielsweise überwachtes und unüberwachtes Lernen, und die grundlegenden Algorithmen verstehen, die in diesem Bereich verwendet werden.

Dieses Seminar wird von erfahrenen Dozenten geleitet, die über umfangreiche Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen verfügen. Sie werden Ihnen durch praktische Beispiele und Übungen helfen, die Konzepte besser zu verstehen und anzuwenden.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen? Maschinelles Lernen ist ein sehr gefragtes Gebiet, das in vielen Branchen, wie zum Beispiel im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und im Einzelhandel, immer wichtiger wird. Mit diesem Seminar erhalten Sie einen soliden Grundstein in diesem Bereich und können Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten in Ihrer Karriere einsetzen.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein Interesse an Maschinellem Lernen haben und ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in diesem Bereich erweitern möchten. Egal, ob Sie Student, Berufstätiger oder einfach nur neugierig sind, dieses Seminar bietet Ihnen die perfekte Gelegenheit, Ihr Verständnis des Maschinellen Lernens zu vertiefen.

Melden Sie sich noch heute an und tauchen Sie in die faszinierende Welt des Maschinellen Lernens ein!

Course outline
  • Einführung in maschinelles Lernen
  • Datenvorverarbeitung und -analyse
  • Überwachtes Lernen: Klassifikation
  • Überwachtes Lernen: Regression
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering
  • Dimensionalitätsreduktion
  • Bewertung von Modellen
  • Feature Engineering
  • Neuronale Netze
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Reinforcement Learning
  • Anwendungsgebiete von Machine Learning
  • Ethik und Bias in Machine Learning
  • Praktische Anwendung und Projekte
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