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Maschinelles Lernen bei Google

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Für Google geht es beim maschinellen Lernen mehr um Logik als nur um Daten. In diesem Kurs erfahren Sie, warum dieser Ansatz beim Erstellen einer Pipeline aus ML-Modellen nützlich ist. Wir erläutern die fünf Phasen zur Umsetzung eines Anwendungsfalls für maschinelles Lernen und warum keine dieser Phasen übersprungen werden darf. Wir beenden diese Spezialisierung mit einer Erläuterung der Vorurteile, die durch maschinelles Lernen vergrößert werden können, und wie man sie erkennen kann.

• Datenstrategie zu ML entwickeln
• Anwendungsfälle untersuchen, die dann aus der ML-Perspektive neu erfunden werden
• Vorurteile erkennen, die durch maschinelles Lernen vergrößert werden können
• Die Tools und die Umgebung der Google Cloud Platform für maschinelles Lernen nutzen
• Aus der Erfahrung von Google zur Vermeidung gängiger Problematiken lernen
• Data Science-Aufgaben in Online-Notebooks zur Zusammenarbeit ausführen
• Vortrainierte ML-Modelle aus Cloud Datalab aufrufen

Einführung in das maschinelle Lernen

Ausgehend von einem Überblick über die Geschichte des maschinellen Lernens lernen Sie in diesem Kurs, warum neuronale Netzwerke heutzutage in der Lage sind, eine Vielzahl von Problemen erfolgreich zu bearbeiten. Sie lernen, betreute Lernprobleme einzurichten und mithilfe des Gradientenverfahrens eine g...

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic scenario of governing the predictive models of a data science project during their lifecycle. The project focuses on creating machine learning models that can be used for mortgage loan approvals, where decisions highly influence both individuals and organizations. The narrative is driven by Anna Parker Sr. Product manager of a financial institution in charge of mortgage approval and Sr Data Scientist, Sara Man that guides the learner who assumes the persona of a Jr. Data Scientist, Leo Meep through the usage of IBM watsonx.governance to detect bias and monitor their deployed machine learning models for drift in their selected metrics.

The course educates the learner in IBM’s fundamental pillars of trustworthy AI such as explainability, fairness, and transparency and guides the learner through hands-on exercises using the graphical user interface, in creating machine learning models, tracking the model lineage, enriching the model with metadata previously known as AI Factsheets, and exploring the fundamental pillars of trustworthy AI using watsonx.governance. The learner deploys and monitors the model for drift using the graphical user interface of Watson OpenScale.

Du möchtest KI-Modelle nahtlos in deine IT-Systeme integrieren? Unser Workshop bietet dir das notwendige Know-how in Prompt Engineering. Entdecke, wie du KI professionell für deine Prozesse und Produkte nutzt. Wir zeigen dir, wie du Sicherheitsrisiken minimierst, APIs effektiv einsetzt und die Qualität deiner Lösungen sicherstellst. 

Praxisnahe Optimierung und Sicherheit 

Lerne, wie du die Performance deiner KI-Anwendungen durch fortgeschrittene Optimierungstechniken steigerst. Wir behandeln essenzielle Sicherheitsaspekte, um deine IT-Infrastruktur zu schützen. Unsere Expert:innen führen dich durch die aktuellen Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich KI-Sicherheit. 

API-Integration und Qualitätssicherung 

Verstehe, wie APIs die Brücke zwischen deinen KI-Modellen und Anwendungen bilden. Wir vertiefen uns in die Praxis der API-Integration und beleuchten, wie du durch effektive Qualitätssicherung das Potenzial deiner KI voll ausschöpfst. Lerne, Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. 

Werde Prompt Engineer 

Mit unserem Workshop erreichst du die Vollqualifikation als Prompt Engineer. Du gewinnst einen Einblick in die Fähigkeit, branchenspezifische Herausforderungen zu meistern und KI-Modelle erfolgreich zu implementieren. Nutze unser Angebot, um dich in der Kunst und Wissenschaft des Prompt Engineering zu spezialisieren. 

Overview

An emerging trend in AI is the availability of technologies that add speech capabilities by enabling fast and accurate speech transcription in multiple languages for various use cases, including but not limited to customer self-service, agent assistance and speech analytics. This course takes the learners through applying IBM Watson Speech to Text and Text to Speech technology for their unique use case. The course starts by explaining at a high level some common business use cases for Watson Speech Services and the underlying science behind the technology of Watson Speech to Text and Text to Speech as developed by IBM, leverage the API methods for calling Speech services, customize, and deploy speech prototypes to suit your unique domain language and finally the course will end by integrating voice capabilities to an existing agent Watson Assistant using Watson Speech to Text and Text to Speech.