Ausbildungsziele
- Unterschiedliche grafische Darstellungen (Plots) anzuwenden und deren Einsatz zu verstehen
- Analysen von Daten durchzuführen, um Muster zu erkennen und Anomalien auszuschliessen
- Unterschiedliche Machine-Learning Algorithmen zu verstehen
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu beschreiben
Lehrgangsablauf
Ausbildungsinhalte
- Theorie:
- Verarbeitung von Daten (Grundlagen Analytics: Data Mining)
- Grafische Darstellung von Daten (Unterschiedliche Plots)
- Machine Learning (ML Framework / Deep Learning)
- Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)
- Praxis:
- Unterschiedliche Plots sollen eingesetzt werden, um Muster zu erkennen
- Anwendung von Analyse Tools (NLTK)
- Aufsetzen und anwenden von ML Applikationen (Tensorflow, Google Colab)
- Aufsetzen und anwenden von KI-Algorithmen aus der Cloud (SciKit-learn)
- Use Cases:
- Praktische Anwendungen, bei denen ML + KI eingesetzt werden
- ML, KI Module der bekannten Cloud Provider (Amazon, Microsoft, Google)
Hilfsmittel
Eigenes Notebook/Tablet (OS: Windows)
Zielgruppe
Interessenten sollten über eine technische Grundausbildung sowie Kenntnisse von Netzwerkgrundlagen verfügen. Der vorgängige Besuch der Iot Teile 1 bis 3 des IoT-Kurses ist obligatorisch. Im Anschluss kann Teil 5 besucht werden.
Kursdauer
1 Tag, 8:00 bis ca. 17:00 Uhr
Kurskosten
CHF 600.– inkl. Verpflegung und Kursunterlagen
Die verwendete Hardware ist im Preis inbegriffen und kann behalten werden.
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Kursstarts
Auf Anfrage