Grundlagen von KI und Machine Learning Konzepten

Künstliche Intelligenz verändert schnell jede Branche und macht grundlegende Kenntnisse über ihre Prinzipien zu einer entscheidenden Fähigkeit für moderne Fachleute. Dieser Kurs bietet einen klaren, praktischen Weg zum Verständnis dieses komplexen Feldes. Mit diesem Kurs gehen Sie über Schlagwörter hinaus, um ein solides technisches Verständnis der Funktionsweise von KI-Systemen zu erlangen, einschließlich überwachten und unüberwachten Lernens, neuronaler Netze und Modellbewertung. Sie werden darauf vorbereitet, sich mit KI-Projekten zu beschäftigen und grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens in der Praxis anzuwenden. Was Sie lernen werden: * Lernen Sie die wesentlichen Begriffe und historischen Kontext von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. * Verstehen Sie die Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernparadigmen. * Analysieren Sie, wie grundlegende Algorithmen wie Clustering und Klassifizierung intern arbeiten. * Grundlegende Struktur und Funktion einfacher neuronaler Netze erfassen. * Üben Sie die Interpretation grundlegender Modellbewertungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf. * Anwenden von Prinzipien des Prompt Engineering, um effektiv mit modernen generativen KI-Tools zu interagieren. Der Kurs beginnt mit theoretischen Definitionen und Grundprinzipien und baut allmählich auf praktische Anwendungsübungen auf, die sich auf Modellkonzepte und -interpretation konzentrieren. Sie werden detaillierte Erklärungen lesen, gefolgt von praktischen schriftlichen Übungen, um das Verständnis zu verstärken. Dieser Kurs ist speziell für absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in KI, maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Mathematik konzipiert. Alle notwendigen Konzepte werden von Grund auf klar erklärt. Bauen Sie noch heute Ihre KI-Wissensbasis auf.