Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze zu analysieren, Algorithmen des maschinellen Lernens anzuwenden, Klassifikatoren zu bewerten und Deep-Learning-Modelle mit Python und seinen gängigen Frameworks zu implementieren. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der künstlichen Intelligenz und behandelt grundlegende Konzepte wie Python für künstliche Intelligenz, Bias-Varianz-Abgleich und Modellevolution. Anschließend werden Datenverarbeitung, Visualisierung, Dimensionalitätsreduktion und Klassifikatorauswertung behandelt, um die praktischen ML-Fähigkeiten zu stärken. Schließlich taucht der Kurs in die fortgeschrittene KI mit mehrschichtigen Perceptrons, Clustering, Ensemble-Methoden und praktischen Übungen mit TensorFlow, Keras und PyTorch ein. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist seine schrittweise Struktur, die Theorie mit praktischen Programmierdemonstrationen unter Verwendung von Jupyter Notebook kombiniert, um sicherzustellen, dass die Lernenden Konzepte direkt auf reale Probleme anwenden können. Durch integrierte Lektionen zur Dokumentation und Visualisierung lernen die Teilnehmer außerdem, wie sie KI-Projekte anschaulich präsentieren können. Dieser Kurs richtet sich an Lernende der Mittelstufe und schließt die Lücke zwischen Grundkenntnissen und fortgeschrittenen KI-Anwendungen. Er versetzt Sie in die Lage, selbstbewusst Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning zu erstellen, zu testen und zu verfeinern.