Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
Webinar - GFU Cyrus AG
Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen zu verstehen und zu nutzen. Es soll den Unternehmen ermöglichen, die Vorteile von KI-basierten Lösungen zu erkennen und diese in ihren Geschäftsprozessen und -strategien erfolgreich einzusetzen. Das Seminar soll den Unternehmen helfen, ihre Effizienz zu steigern, die Kundenerfahrung zu verbessern, bessere Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens
Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen
Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in verschiedenen Bereichen
Arten von maschinellem Lernen
Überwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen
Bestärkendes Lernen
Semi-überwachtes und transduktives Lernen
Transferlernen
Grundlagen des maschinellen Lernens
Datenrepräsentation und Merkmalsextraktion
Trainingsdaten, Testdaten und Validierung
Modellierung und Optimierung
Evaluierung von Modellen und Fehleranalyse
Supervised Learning (überwachtes Lernen)
Lineare Regression
Logistische Regression
Support Vector Machines (SVM)
Entscheidungsbäume und Random Forests
K-Nearest Neighbors (KNN)
Naive Bayes-Klassifikation
Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen )
K-Means-Clustering
Hierarchisches Clustering
Dimensionsreduktion mit Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Assoziationsregeln und Apriori-Algorithmus
Einführung in neuronale Netzwerke
Aufbau und Funktionsweise von Neuronen und neuronalen Netzwerken
Aktivierungsfunktionen
Vorwärtspropagation und Rückwärtspropagation
Training von neuronalen Netzwerken mit Backpropagation
Vertiefung in neuronale Netzwerke
Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildverarbeitung
Recurrent Neural Networks (RNN) für Sequenzdaten
Long Short-Term Memory (LSTM) für Text- und Sprachverarbeitung
Generative Adversarial Networks (GAN) für Generierung neuer Daten
Deep Learning Frameworks
TensorFlow
Keras
PyTorch
Anwendungen von KI und maschinellem Lernen
Bilderkennung und -klassifikation
Sprachverarbeitung und -generierung
Empfehlungssysteme
Natural Language Processing (NLP)
Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
Herausforderungen und Ethik in der KI
Bias und Fairness in KI-Modellen
Datenschutz und Datensicherheit
Verantwortungsvolle KI-Entwicklung
Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und Gesellschaft
Praktische Anwendungsfälle und Fallstudien
Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen
Umsetzung von KI-Projekten in der Praxis
Erfolgsfaktoren und Lessons Learned
Zukunftsperspektiven von KI und maschinellem Lernen
Trends und Entwicklungen in der KI-Forschung
Potenzial von KI für die Zukunft
Ausblick auf weitere Anwendungsbereiche von KI
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar zu Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen richtet sich an Führungskräfte, IT- und Technologie-Teams, Datenanalysten, Data Scientists, Produktmanager, Marketingfachleute, Fachkräfte aus verschiedenen Branchen sowie Unternehmensberater und Projektmanager.
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