Machine Learning mit Python

Meistere grundlegende KI-Konzepte und entwickle praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen in einem einsteigerfreundlichen Kurs.

Abschluss mit Zertifikat
€ 480,00
Gäste-Zugang zur Lernplattform auf Anfrage erhältlich.
Lernziele
Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Finanzanalyse.
Erlange Kenntnisse über Datenvorverarbeitung und Feature Engineering, um die Qualität und Relevanz von Daten für maschinelles Lernen zu verbessern.
Beherrsche die Erstellung und Evaluierung von Klassifikations- und Regressionsmodellen, um Vorhersagen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.
Entdecke Techniken des unüberwachten Lernens und der Clustering-Algorithmen, um Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und zu nutzen.
Kursbeschreibung
Erforsche die spannende Welt des maschinellen Lernens mit Python in diesem 2-monatigen Kurs. Lerne die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und entdecke, wie du sie mit Python umsetzen kannst. Tauche ein in die Datenvorverarbeitung und das Feature Engineering, erstelle Klassifikations- und Regressionsmodelle und erkunde die faszinierende Welt des unüberwachten Lernens und der Clustering-Algorithmen. Erfahre, wie du Modelle evaluierst und validierst und vertiefe dein Wissen über Deep Learning mit Keras und TensorFlow. Setze das Gelernte in realen Datenprojekten ein und mache fundierte Vorhersagen und Entscheidungen. Werde zum Experten im maschinellen Lernen mit Python!
Kursplan

Einstieg

  • Einführung in das maschinelle Lernen und seine Anwendungen
  • Grundlagen der Python-Programmierung für maschinelles Lernen

Data Cleaning

  • Datenvorverarbeitung und -bereinigung
  • Feature Engineering zur Verbesserung der Datenqualität

Klassifikationsmodelle

  • Klassifikationsmodelle: Logistische Regression, k-Nearest Neighbors
  • Evaluierung von Klassifikationsmodellen

Regression

  • Regressionsmodelle: Lineare Regression, Entscheidungsbäume
  • Evaluierung von Regressionsmodellen

Lern-Algorithmen

  • Unüberwachtes Lernen: Clustering-Algorithmen wie k-Means, hierarchisches Clustering
  • Dimensionalitätsreduktion mit Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Evaluierung & Einführung Deep Learning

  • Evaluierung und Validierung von Modellen: Kreuzvalidierung, ROC-Kurven, Präzision und Recall
  • Einführung in Deep Learning mit Keras und TensorFlow

Deep Learing

  • Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken: Faltungsneuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs)
  • Anwendung von Deep Learning auf Bilderkennungsaufgaben

Machine Learning Projekt

  • Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Datenprojekte
  • Abschlussprojekt und Präsentation der Ergebnisse
Lernplattform Mobil
Lernplattform
Abschlusszertifiktat/ Kursabschluss
Durch den Abschluss mit Zertifikat kannst du deine Qualifikationen nachweisen und somit deine Chancen auf den Traumjob erhöhen. Dadurch hast du einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Bewerbern.
  • Du musst mindestens 25% deiner wöchentlichen Stunden auf der Lernplattform aktiv sein.
  • Du musst alle gebuchten Kurse vollständig absolvieren, einschließlich der Bearbeitung aller Lerninhalte und Übungen.
  • Der Kurs wird mit eine Abschlussprojekt abgeschlossen. Bitte sende uns eine E-Mail an office@bildungskarenz-digital.at, um deine Bereitschaft für die Abschlussaufgabe zu bestätigen. Anschließend werden wir dir eine kurze Prüfungsaufgabe per E-Mail zusenden. 
  • Nachdem du die Lösung erarbeitet hast, sende uns bitte innerhalb von 14 Tagen als Antwort auf die E-Mail zurück. Einer unserer Experten wird deine Lösung prüfen und basierend darauf erhältst du entweder direkt dein Zertifikat oder du erhältst personalisiertes Feedback, um noch mögliche Verbesserungen vorzunehmen. 
  • Nach Abschluss deiner Ausbildung erhältst du von uns ein Abschlusszertifikat.
Ablauf/Anmeldung
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