Microlearning-Kurs
Machine Learning
Der Kurs “Grundlagen des Machine Learning” bietet einen strukturierten Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens und vermittelt dessen Bedeutung innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI). Teilnehmer erhalten ein fundiertes Verständnis für die Prinzipien, Methoden und Anwendungen von Machine Learning. Durch eine Kombination aus theoretischen Konzepten und praktischen Anwendungen wird ein ganzheitlicher Lernansatz verfolgt.
Eckdaten des Kurses "Machine Learning"
- Teilnahmebscheinigung der Universität Duisburg-Essen
- Geeignet für Einsteiger
- Einführung in Machine Learning
- 3-5 Std. Arbeitsaufwand
- Jederzeit startbar
- E-Learning
- Deutsch
- 30€ für die Kursteilnahme
Lernziele des Kurses "Machine Learning"
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden: -Die Grundprinzipien des Machine Learning verstehen.
Die Unterschiede zwischen Machine Learning und traditioneller Programmierung kennen.
Verschiedene Klassifikationsmethoden wie Support Vector Machines (SVM) anwenden können.
Nichtlineare ML-Verfahren zur Lösung komplexer Probleme nutzen können.
Eine grundlegende Vorstellung von neuronalen Netzwerken und deren Funktionsweise haben.
Ihr Wissen durch interaktive Übungen, Fallstudien und Quizze vertiefen.
Inhalte des Kurses "Machine Learning"
Der Kurs ist in mehrere Lektionen unterteilt, die folgende Themen abdecken:
Einleitung in Machine Learning: Hier werden die Definitionen und Grundlagen von Maschinellem Lernen behandelt.
Überblick über Machine Learning-Modelle: Einführung in verschiedene ML-Modelle, darunter Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.
Lineare Klassifikationsmethoden: Erörterung von Support Vector Machines (SVM), linearer Regression und Entscheidungsgrenzen.
Nichtlineare Verfahren im Machine Learning: Behandlung von Entscheidungsbäumen und eine erste Einführung in künstliche neuronale Netzwerke.
Neuronale Netzwerke und deren Funktionsweise: Grundlagen zur Architektur neuronaler Netzwerke sowie zur Backpropagation und Trainingsprozessen.
Praktische Anwendungen und Fallstudien: Untersuchung von Anwendungen in verschiedenen Branchen sowie interaktive Übungen und Praxisprojekte.
Wissensüberprüfung und Abschluss: Selbstkontrolle durch Quizze sowie Abschlussbewertung und Zertifizierung.
Ansprechpartnerin
Mareen Wienand
Dozentin
Anfragen bitte an info@welearninbits.com