In diesem Modul erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die unterschiedlichen Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich logistischer Regression und neuronaler Netze. Außerdem lernen Sie Deep Learning und seine Beziehung zu neuronalen Netzen kennen und erfahren, wie Sie Machine Learning-Algorithmen am besten optimieren können. Schließlich werden Sie in Verlustfunktionen eingeführt und erfahren, wie Sie Fehler am besten messen und überprüfen, um die Integrität Ihrer Algorithmen zu erhalten. Am Ende dieses Moduls werden Sie die Methoden des maschinellen Lernens, die Grenzen und den Wert von Deep Learning kennen, wissen, wie Sie die Präzision und Genauigkeit von Algorithmen am besten steigern und wie Sie die besten Trainingsdaten für diese Algorithmen erhalten.

In diesem Modul werfen Sie einen Blick auf das maschinelle Lernen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und die Verwendung generativer Modellierung zur Erstellung neuer Daten. Sie werden sich auch mit AutoML beschäftigen und damit, wie Sie automatisierte Prozesse am besten nutzen, um Ihre Algorithmen effizienter zu machen. Sie werden auch das no-code Machine Learning-Tool Teachable Machine kennenlernen, das Deep und Machine Learning leichter zugänglich macht. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, AutoML in Ihren Algorithmen zu verwenden und Teachable Machine in der Praxis für No-Code-Lösungen zur Erstellung eines Algorithmus zu nutzen.

In diesem Modul hören Sie von einem führenden Unternehmen der Branche und erhalten wertvolle Einblicke in das Sampling von Daten und den Aufbau realistischer, nutzbarer Modelle. Ed Lee, VP of Global Menu Strategy & Global Marketing bei McDonald's, wird Ihnen einen Einblick in reale Lösungen und den Umgang mit Datenproblemen bei einer der erfolgreichsten globalen Marken geben. Am Ende dieses Moduls werden Sie von einem Top-Branchenexperten auf seinem Gebiet gehört haben und aus erster Hand erfahren haben, wie Big Data dazu beiträgt, den Datenschutz zu wahren und diese Daten zu nutzen, um Ihr Marketing und Ihre Inhalte zu verbessern und Ihre Algorithmen zu verfeinern.

In diesem Modul werden Sie mehrere Aspekte der generativen KI untersuchen. Sie werden nicht nur verstehen, wie sie Vorhersagen trifft und Inhalte generiert, sondern auch, wie große Sprachmodelle funktionieren. Sie werden den generativen KI-Stack sowie die Basismodelle und ihre Vielseitigkeit bei der Durchführung einer breiten Palette von Aufgaben erforschen. Anhand von Forschungsstudien werden Sie die Auswirkungen generativer KI auf die Arbeit und die Produktivität untersuchen, einschließlich des Potenzials für die Verdrängung und Verbesserung des Menschen. Sie erhalten Einblicke in die Erstellung von Anweisungen zur Verbesserung der Qualität des Outputs von großen Sprachmodulen und erfahren, wie ein Unternehmen, das eine Anwendung auf der Grundlage von Basismodellen entwickelt, einen Wettbewerbsvorteil erlangen kann.