Beschreibung
- Künstliche Inteligenz
- Grundlagen
- Themenfelder der künstlichen Intelligenz
- KI-Service-Plattformen
- Künstliche neuronale Netze
- Grundbeustein Neuron
- Architekturprinzipien
- Konzepte und Methoden von Machine Learning
- ML - Machine Learning
- Algorithmen und Modelle
- Die Schritte in einem Machine-Learning-Projekt
- Machine-Learning-Verfahren
- Lernformen
- Machine-Learning-Algorithmen
- Training und Validierung des ML-Modells
- Das einfache neuronale Netz
- Deep Learning
- Einsatzgebiete und Anwendung
- Neuronale Netze
- Vom Problem zum KNN
- KNN -Modelle
- Mathematik neuronaler Netze
- Mehrschichtige neuronale Netze / Multilayer Perceptron
- Predictive Maintenance
- Maschinensimulation mit MLP
- Lernalgorithmus für Neuronen
- Backpropagation programmieren
- Implementierung
- Training von Neuronalen Netzen
- Trainings und Testphase
- Batch-, inkrementelles und Mini-Batch-Training
- Lernprozess beim Backpropagatioin-Algorithmus
- Recurrent Neural Networks
- Sequenzen und Rückkoppluung
- Architektur eines RNN
- Backpropagation Through Time
- Long-Short-Term Memory Networks
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- Aufbau eines CNN
- Detektionsteil
- Indentifikationsteil
- Machine Learning Frameworks
- Einbindung von ML-Frameworks in C#
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- SciSharp Stack
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- Keras.NET
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- Machine Learning as a Service
- KI-Services
- Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET
- Azure Cognetive Services
- Azure Machine Learning Studio
- Grundbeustein Neuron
- Anwendungen entwerfen
- Predictive Analytics
- Bildklassifikation
- Visualle Muster erkennen
- Objekterkennung
- Neural Language Processing
- Stanford CoreNLP für .NET
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Kommende Starttermine
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2 Dezember, 2024
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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- Förderung möglich
7 Januar, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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- Förderung möglich
3 Februar, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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3 März, 2025
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7 April, 2025
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