Maschinelles Lernen mit Scikit-learn, PyTorch und Hugging Face

Moderne künstliche Intelligenz umfasst alles von einfachen linearen Regressionen bis hin zu komplexen Sprachmodellen.Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen Theorie und Praxis und bietet eine umfassende Einführung in die Werkzeuge, die die heutigen KI-Innovationen antreiben.Sie werden von der grundlegenden Datenanalyse bis zum Verständnis der Architektur moderner neuronaler Netze und generativer Systeme vorankommen. Durch klare Erklärungen und codebasierte Beispiele gewinnen Sie das Vertrauen, mit Daten umzugehen und Modelle zu erstellen, die reale Probleme lösen.Am Ende dieses Programms haben Sie ein funktionales Verständnis dafür, wie Sie Modelle für verschiedene Anwendungen auswählen, trainieren und verfeinern können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens mit Scikit-learn. - Implementieren Sie Deep-Learning-Architekturen und verwalten Sie Datentensoren mit PyTorch. - Wenden Sie vortrainierte Transformatormodelle für natürliche Sprach-Aufgaben mit dem Hugging Face-Ökosystem an. - Üben Sie wesentliche Datenreinigungs-, Feature-Skalierungs- und Modellvalidierungstechniken. - Erkunden Sie moderne generative KI-Konzepte einschließlich Vektor-Einbettungen und Feineinstellungsstrategien. - Entwickeln Sie einen Workflow zur Bewertung der Modellleistung und zur Sicherstellung der Modellzuverlässigkeit. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und dem Lebenszyklus des maschinellen Lernens und geht über klassische Algorithmen zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Themen. Er ist speziell für Einsteiger konzipiert, die einen klaren, textbasierten Lernansatz ohne Vorkenntnisse wünschen.