Beschreibung
Machine Learning
Dieser Online-Kurs bietet einen umfassenden Überblick über maschinelles Lernen und deckt wichtige Themen wie Echtzeitdatenverarbeitung, Entwicklung von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regression, Klassifizierung und Zeitreihenmodellierung ab. Sie werden praxisorientiert lernen, wie Sie mit Python aussagekräftige Vorhersagen aus Daten erstellen können.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
Lektion 01: Kurseinführung
- Überblick über den Kursinhalt und das Ziel des Lernprozesses.
Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Lektion 02: Lernziele
- Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).
- Konzepte und Anwendungen von KI in der Praxis.
- Beziehung zwischen KI, ML und Datenwissenschaft.
- Techniken und Anwendungen des maschinellen Lernens.
Datenvorverarbeitung
Lektion 03: Lernziele
- Datenexploration und Aufbereitung.
- Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern.
- Einführung in Datenmanipulation in Python.
Überwachtes Lernen
Lektion 04: Lernziele
- Einführung in überwachte Lernmethoden, Regression und Klassifikationsalgorithmen.
- Praxisanwendungen mit linearen Regressionen und logistischen Regressionen.
Merkmalskonstruktion
Lektion 05: Lernziele
- Techniken zur Merkmalsauswahl und Merkmalsreduktion (z.B. PCA, LDA).
- Praxisbeispiele zur Vereinfachung von Modellen und Daten.
Überwachtes Lernen: Klassifikation
Lektion 06: Lernziele
- Einführung in Klassifikationsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, Naive Bayes und Support-Vektor-Maschinen.
- Praxisbeispiele zur Risikobewertung und Kreditbewertung.
Zeitreihenmodellierung
Lektion 07: Lernziele
- Einführung in Zeitreihenanalysen und Prognosemodelle.
- Praxis: Zeitreihenmuster erkennen und anwenden.
Ensemble-Lernen
Lektion 09: Lernziele
- Methoden des Ensemble-Lernens wie AdaBoost und XGBoost.
- Praxisprojekte zur Optimierung von Klassifikationsmodellen.
Empfehlungssysteme
Lektion 10: Lernziele
- Einführung in Empfehlungssysteme, kollaboratives Filtern und Assoziationsregelanalysen.
- Praxis: Erstellung eines Filmempfehlungssystems.
Text Mining
Lektion 11: Lernziele
- Einführung in Text Mining und Natural Language Processing (NLP).
- Praxis: Anwendung von Textverarbeitungs- und Klassifikationstechniken.
Projekte
- Projekt 1: Vorhersage von Uber-Fahrpreisen.
- Projekt 2: Optimierung von Mercedes-Benz Produktionszeit.
- Projekt 3: Mitarbeiterzugangsrechte bei Amazon.
- Projekt 4: Einkommensqualifikation für lateinamerikanische Familien.
Exam Information
- Multiple-Choice-Online-Exam mit 90 Fragen (120 Minuten).
- Drei Versuche, keine negativen Punkte.
Aufbau & Organisation
Adding Value ist eine führende eLearning-Plattform, die sich auf die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Online-Bildungslösungen für Einzelpersonen und Unternehmen spezialisiert hat. Die Organisation setzt auf innovative Lerntechnologien und maßgeschneiderte Schulungsprogramme, um berufliche Fähigkeiten und Kompetenzen zu fördern.
Organisationsaufbau:
- Geschäftsführung:
- Leitung und strategische Ausrichtung der Organisation.
- Entscheidungsträger für langfristige Unternehmensziele und Partnerschaften.
- Produktentwicklung:
- Entwicklung und Aktualisierung der eLearning-Kurse.
- Integration von interaktiven Lernmodulen und neuen Technologien.
- Inhaltserstellung:
- Erstellung von Kursmaterialien durch Experten.
- Sicherstellung der Qualität und Aktualität der Inhalte.
- Technologie & IT:
- Wartung und Weiterentwicklung der Lernplattform.
- Gewährleistung der Datensicherheit und Benutzerfreundlichkeit.
- Kundenservice:
- Unterstützung der Lernenden bei technischen und inhaltlichen Fragen.
- Bereitstellung von Support und Beratung.
- Marketing & Vertrieb:
- Vermarktung der eLearning-Angebote.
- Aufbau und Pflege von Kundenbeziehungen.
- Human Resources:
- Rekrutierung und Weiterbildung von Mitarbeitern.
- Pflege der Unternehmenskultur und Mitarbeiterzufriedenheit.
Adding Value zeichnet sich durch eine klare Struktur und eine starke Fokussierung auf die Bedürfnisse der Lernenden aus, was zur kontinuierlichen Verbesserung und Erweiterung ihres Bildungsangebots beiträgt.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Es gibt keine spezifischen Voraussetzungen. Erste Erfahrungen sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Teilnahmezertifikat
Kostenzusatz
Enthalten sind die Seminarunterlagen und die Prüfung
Adding Value Consulting
Wir bieten eine umfangreiche Palette an eLearning-Lösungen an, die speziell darauf ausgerichtet sind, den Wert Ihres Unternehmens und ihrer Skills durch gezielte Weiterbildung zu steigern. Mit einem breiten Angebot an Online-Kursen, interaktiven Lernmodulen und maßgeschneiderten Schulungen unterstützt Adding Value sowohl...
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