Datenanalyse mit künstlicher Intelligenz verstehen und anwenden
In diesem Programm lernen Sie, wie Algorithmen Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen unterstützen. Sie analysieren echte Datensätze, experimentieren mit Modellen und entwickeln ein praktisches Verständnis für maschinelles Lernen.
Beratungstermin vereinbaren
Was Sie im Programm erwartet
Das Curriculum kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen. Jedes Modul baut auf dem vorherigen auf und führt Sie schrittweise durch komplexere Konzepte.
Grundlagen der Datenanalyse
Sie arbeiten mit Python und erkunden grundlegende Bibliotheken wie NumPy und Pandas. Der Fokus liegt auf Datenbereinigung, Exploration und ersten statistischen Auswertungen.
Einführung in maschinelles Lernen
Hier verstehen Sie die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Sie trainieren einfache Modelle für Klassifikation und Regression mit scikit-learn.
Neuronale Netze und Deep Learning
Sie bauen eigene neuronale Netze mit TensorFlow und Keras. Das Modul behandelt Architekturen, Aktivierungsfunktionen und Optimierungsverfahren für verschiedene Aufgaben.
Natürliche Sprachverarbeitung
Sie lernen Techniken zur Textanalyse, Tokenisierung und Sentimentanalyse. Praktische Beispiele umfassen Textklassifikation und die Arbeit mit Transformer-Modellen.
Computer Vision Anwendungen
Das Modul konzentriert sich auf Bildverarbeitung, Objekterkennung und Segmentierung. Sie verwenden Convolutional Neural Networks für reale Bildanalyseaufgaben.
Praxisprojekt und Deployment
Sie entwickeln ein eigenes Analyseprojekt von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung. Der Schwerpunkt liegt auf produktionsreifen Lösungen und Best Practices.
Praktischer Ansatz mit echten Daten
Alle Module beinhalten Übungen mit realistischen Datensätzen. Sie arbeiten an Problemen, wie sie in Unternehmen vorkommen – von fehlenden Werten über unbalancierte Klassen bis zu Modelloptimierung unter Zeitdruck.
Die Lernumgebung bietet Zugang zu Cloud-Ressourcen für rechenintensive Aufgaben. Sie können mit verschiedenen Frameworks experimentieren und Ihre Ergebnisse in einem Portfolio dokumentieren.
Feedback erfolgt durch automatisierte Tests und regelmäßige Code-Reviews. So entwickeln Sie nicht nur funktionierenden Code, sondern auch einen sauberen, wartbaren Stil.
Ihre Kursleiter
Das Programm wird von Fachleuten betreut, die täglich mit maschinellem Lernen arbeiten und ihre praktischen Erfahrungen direkt weitergeben.
Henrik Virtanen
Machine Learning Engineer
Henrik arbeitet seit fünf Jahren an Produktionsmodellen für Vorhersagesysteme. Er erklärt komplexe Algorithmen verständlich und zeigt, wie man Modelle für reale Anwendungen optimiert.
Siobhan MacLeod
Data Science Specialist
Siobhan hat mehrere NLP-Projekte für Kundenanalyse und Textautomatisierung geleitet. Sie vermittelt praktische Techniken für Datenaufbereitung und Feature Engineering.
Dragomir Petrescu
Computer Vision Developer
Dragomir entwickelt Bildanalysesysteme für industrielle Anwendungen. Seine Schwerpunkte sind CNN-Architekturen und Echtzeit-Objekterkennung unter variablen Bedingungen.