KI und ML: Tools und Techniken für Anfänger

Webinar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars verfügen die Teilnehmenden über ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen. Sie können einfache ML-Modelle erstellen, trainieren und in Anwendungen integrieren, um intelligente Lösungen zu entwickeln. Zudem lernen sie die wichtigsten Konzepte und Best Practices kennen, um fundierte Entscheidungen bei der Entwicklung von KI-basierten Anwendungen zu treffen.

Termin	Ort	Preis^*
24.11.2025- 26.11.2025	online	2.296,70 €	jetzt buchen
24.11.2025- 26.11.2025	Köln	2.296,70 €	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Grundlagen und Bedeutung von KI in der modernen Technologie.
- Was ist Maschinelles Lernen (ML)? Unterschiede und Zusammenhänge zwischen KI und ML.
- Anwendungsbereiche: Überblick über verschiedene Einsatzmöglichkeiten von KI und ML in intelligenten Anwendungen.
Grundlagen der Datenverarbeitung
- Datenquellen und Datenerfassung: Identifikation und Sammlung relevanter Daten für ML-Modelle.
- Datenvorbereitung und -bereinigung: Methoden zur Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse.
- Datenexploration und -visualisierung: Techniken zur Untersuchung und Darstellung von Datensätzen.
Praxisübung 1: Datenvorbereitung
- Ziel der Übung: Praktische Anwendung von Datenbereinigungs- und Vorbereitungsprozessen.
- Projektbeschreibung: Bereinigung eines Rohdatensatzes und Vorbereitung für die Modellierung.
- Tools: Python mit Pandas und Jupyter Notebook.
- Ergebnisse: Ein sauberer und gut strukturierter Datensatz, bereit für die Analyse.
Grundlagen des Maschinellen Lernens
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen: Einführung in die verschiedenen Lernparadigmen.
- Wichtige Algorithmen: Überblick über gängige ML-Algorithmen wie Lineare Regression, Entscheidungsbäume und Clustering.
- Modellbewertung und -validierung: Methoden zur Bewertung der Leistung von ML-Modellen.
Praxisübung 2: Erstellung eines einfachen ML-Modells
- Ziel der Übung: Entwicklung und Training eines grundlegenden ML-Modells.
- Projektbeschreibung: Erstellung eines Modells zur Vorhersage von Hauspreisen basierend auf einem Datensatz.
- Tools: Python mit Scikit-Learn.
- Ergebnisse: Ein trainiertes ML-Modell zur Vorhersage von Hauspreisen.
Einführung in Deep Learning
- Was ist Deep Learning? Grundlagen und Unterschiede zu traditionellen ML-Methoden.
- Neuronale Netze: Aufbau und Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen.
- Anwendungsbeispiele: Einsatz von Deep Learning in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung.
Praxisübung 3: Aufbau eines einfachen neuronalen Netzes
- Ziel der Übung: Entwicklung eines einfachen neuronalen Netzes zur Klassifikation von Bildern.
- Projektbeschreibung: Erstellung und Training eines Modells zur Erkennung von handgeschriebenen Ziffern.
- Tools: Python mit TensorFlow/Keras.
- Ergebnisse: Ein funktionierendes neuronales Netz zur Bildklassifikation.
Deployment von Intelligent Applications
- Modellbereitstellung: Methoden zur Integration von ML-Modellen in Anwendungen.
- APIs und Microservices: Nutzung von APIs zur Bereitstellung von ML-Modellen.
- Skalierbarkeit und Wartung: Strategien zur Skalierung und Pflege von intelligenten Anwendungen.
Best Practices und ethische Überlegungen
- Ethik in der KI: Diskussion über ethische Aspekte und Verantwortlichkeiten.
- Bias und Fairness: Methoden zur Erkennung und Minimierung von Verzerrungen in ML-Modellen.
- Datenschutz: Sicherstellung des Schutzes sensibler Daten bei der Entwicklung von KI-Anwendungen.
Zukunft der Intelligent Applications
- Neue Trends und Technologien: Überblick über kommende Entwicklungen im Bereich KI und ML.
- Integration mit anderen Technologien: Nutzung von KI in Kombination mit IoT, Blockchain und anderen innovativen Technologien.
- Community und Weiterentwicklung: Beteiligung an der KI-Community und kontinuierliches Lernen.

Dauer/zeitlicher Ablauf:

3 Tage

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an Einsteiger, die ihre ersten Schritte im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen machen möchten. Ideal für Softwareentwickler, Datenanalysten, IT-Fachkräfte, Studenten und alle, die Interesse an der Entwicklung intelligenter Anwendungen haben. Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise Python) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Seminarkennung:

R90664

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