Künstliche Intelligenz
Dieser Einführungskurs in Machine Learning und Deep Learning vermittelt dir einen Überblick, den Kontext und ein Verständnis dafür, wie diese Techniken tatsächlich funktionieren. Du lernst, welche Probleme sich für ML und Deep Learning eignen, welche Techniken dazu gehören und warum Einfachheit oft besser ist als Komplexität. Ohne Programmieren, dafür aber mit klaren Konzepten und Praxisbeispielen. Im Anschluss kannst du dir realistische KI-Anwendungen für dein eigenes Fachgebiet ausdenken.
Maschinelles Lernen und Deep Learning bilden die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen. Sie bestimmen, wie Systeme Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten unterstützen. Gleichzeitig bleibt die Theorie hinter dem Machine Learning für viele Fachleute unklar und fragmentiert. Dieser Kurs bietet einen Überblick, Kontext und ein Verständnis dafür, wie Machine Learning und Deep Learning wirklich funktionieren und wann sie sinnvoll sind – und wann eben nicht.
Beim Machine Learning geht es nicht um Zauberei, sondern um die Erstellung statistischer Modelle, die aus Beispielen lernen. In diesem Kurs lernst du, wie Daten in Modelle umgewandelt werden, wie diese Modelle auf neue Situationen verallgemeinert werden und welche Annahmen dabei eine Rolle spielen. Ohne Programmieren, dafür aber mit klaren Konzepten, intuitiven Erklärungen und anschaulichen Beispielen. So bekommst du ein Verständnis für ein Thema, das oft unnötig komplex dargestellt wird.
Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die vor allem bei komplexen Daten wie Text, Bildern und Ton zum Einsatz kommt. Viele moderne KI-Anwendungen, darunter Sprachmodelle und Bilderkennung, basieren darauf. In diesem Kurs lernst du, wie sich Deep Learning zum klassischen maschinellen Lernen verhält und warum Einfachheit in vielen Fällen effektiver ist als Komplexität.
Der Kurs „Einführung in das maschinelle Lernen“ ist keine technische Schulung, sondern eine grundlegende Einführung in die Denkweise hinter KI-Systemen. Du lernst besser zu verstehen, was „unter der Haube“ vor sich geht, damit du KI-Anwendungen realistisch bewerten und anwenden kannst.
Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens und entdecken Sie, wie Daten in Vorhersagemodelle umgewandelt werden. Sie lernen nicht, wie man Modelle programmiert, sondern wie man Machine Learning als mögliche Lösung für reale Probleme erkennt. Von Vorhersagen und Klassifizierung bis hin zu Segmentierung und Mustererkennung: Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und branchenübergreifend.
Das Besondere am Machine Learning ist, dass Systeme nicht explizit programmiert werden, sondern aus Beispielen lernen. Dies bietet viele Chancen, birgt aber auch klare Einschränkungen und Risiken. In diesem Kurs entwickeln Sie eine realistische und kritische Perspektive auf KI und Machine Learning, losgelöst von Hype und Schlagworten.
Für Fachleute bedeutet dies eine andere Denkweise in Bezug auf Daten und Entscheidungsfindung. Maschinelles Lernen kann bei Analysen, Vorhersagen und Szenarien helfen, erfordert jedoch realistische Erwartungen. Sie lernen, wann ML einen Mehrwert bietet und wann andere Lösungen besser geeignet sind.
Maschinelles Lernen ist keine Zukunftsmusik. Durch die Teilnahme an diesem Kurs legen Sie eine solide Grundlage, um sich besser mit KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen oder Fachgebiet auseinanderzusetzen.
Maschinelles Lernen basiert auf einer Reihe grundlegender Prinzipien. Das Verständnis dieser Prinzipien ist unerlässlich, um Anwendungen beurteilen und selbst Anwendungsfälle entwickeln zu können:
Daten und Beispiele
Maschinelles Lernen lernt aus Daten. Die Qualität, Menge und Repräsentativität der Daten bestimmen in hohem Maße das Ergebnis.
Modelle und Generalisierung
Ein Modell lernt Muster aus Daten und wendet diese auf neue Situationen an. Eine gute Generalisierung ist wichtiger als eine perfekte Leistung bei den Trainingsdaten.
Problemtypen erkennen
Nicht jedes Problem eignet sich für maschinelles Lernen. Das Erkennen des richtigen Problemtyps ist entscheidend für den Erfolg.
Wichtige Konzepte, die Sie kennenlernen werden:
Durch das Verständnis dieser Grundprinzipien entwickelst du ein klares mentales Modell davon, wie maschinelles Lernen funktioniert.
In diesem Kurs verbinden Sie Einblicke mit praktischer Anwendbarkeit. Sie entwickeln unter anderem folgende Fähigkeiten:
Spezifische Themen:
Praxisorientierte Anwendungen
Der Kurs ist stark auf das Erkennen und Anwenden ausgerichtet. Beispiele für Anwendungen sind:
Sie lernen, maschinelles Lernen als Denkrahmen zu nutzen, nicht als Black Box.
Wenn Sie sich für diesen Kurs entscheiden, lernen Sie, wie Machine Learning und Deep Learning wirklich funktionieren, sodass Sie in einer Welt, in der KI eine immer zentralere Rolle spielt, besser mitdenken, entscheiden und anwenden können.
Hulp nodig?
Neem contact met ons opDie Teilnehmer erhalten ein solides mentales Modell von Machine Learning und Deep Learning. Sie verstehen, was unter der Haube vor sich geht, welche Arten von Problemen ML löst und wo die Grenzen liegen.
Vormittag: Grundlagen & Kontext
Die Teilnehmer können in eigenen Worten erklären, was ML ist und warum es keine Zauberei ist.
Nachmittag: Arten von ML-Problemen & Modellen
Praxisorientierte Übungen:
Die Teilnehmer erkennen, welche Art von Problem für maschinelles Lernen geeignet ist und welche nicht.
Die Teilnehmer lernen, Machine Learning als Denkansatz anzuwenden. Sie sind in der Lage, realistische Anwendungsfälle zu entwickeln, zu bewerten und innerhalb ihres eigenen Fachgebiets zu diskutieren.
Vormittag: Algorithmen ohne technische Details
Die Teilnehmer verstehen, warum bestimmte Techniken für bestimmte Probleme geeignet sind.
Nachmittag: Anwendungsfälle, Entscheidungen & Fallstricke
Praxisorientierte Übungen:
Der Teilnehmer:
Haben Sie Fragen zum Inhalt des Kurses? Oder sind Sie sich nicht sicher, ob der Kurs Ihren Lernzielen oder Wünschen entspricht? Bevorzugen Sie einen Inhouse- oder einen Privatkurs? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
