Grundlagen von Machine Learning und KI mit Python

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verändern die Welt. Doch die zugrunde liegende Logik bleibt für Anfänger oft ein Rätsel. Dieser Kurs bietet einen klaren, textbasierten Weg, um zu verstehen, wie Algorithmen Informationen verarbeiten und Vorhersagen aus Daten treffen. Sie werden vom Anfänger zum Praktiker, der in der Lage ist, Daten vorzubereiten, Modelle auszuwählen und Ergebnisse zu bewerten.Durch den Fokus auf grundlegende Strukturen wie Entscheidungsbäume erhalten Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie Maschinen aus Mustern lernen, um reale Probleme zu lösen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Begriffe und Konzepte, die die Bereiche KI und maschinelles Lernen definieren. - Manipulation und Bereinigung von Stammdaten mit modernen Python-Bibliotheken und Type-hinted Code. - Implementieren Sie Entscheidungsbäume, um zu sehen, wie logisch basierte Algorithmen automatisierte Entscheidungen treffen. - Üben Sie Modellbewertungstechniken, um sicherzustellen, dass Ihre Vorhersagen genau und zuverlässig sind. - Wenden Sie moderne Best Practices für die Organisation von Data Science-Projekten und die Verwaltung von Umgebungen an. - Erkunden Sie die Beziehung zwischen traditionellem maschinellem Lernen und modernen generativen KI-Modellen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Geschichte der KI. Anschließend werden Sie in praktischen schriftlichen Übungen Python-Code auf strukturierte Datensätze anwenden. Sie lesen detaillierte Erklärungen der algorithmischen Logik und üben die Implementierung dieser Konzepte anhand von Code-Snippets. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger mit Grundkenntnissen in Python, die in das Feld der Data Science einsteigen möchten, ohne dass Vorkenntnisse in Statistik oder fortgeschrittener Mathematik erforderlich sind. Bauen Sie noch heute Ihre Grundlagen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auf.