Microlearning-Kurs

Machine Learning

Unser Kurs wird dich kurz durch die Grundlagen des Machine Learning (ML) führen, darunter die Kernkonzepte, wie Maschinen aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Du wirst die Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernverfahren verstehen und erfahren, wie Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und lineare Regression funktionieren.Im Detail wirst du die verschiedenen Schritte eines Machine Learning-Projekts kennenlernen, von der Datenaufbereitung und Feature Engineering über die Auswahl und das Training eines Modells bis hin zur Bewertung und Optimierung. Wir werden dir auch die praktische Implementierung mit gängigen Tools wie Python und Bibliotheken wie scikit-learn oder TensorFlow näherbringen, damit du deine Fähigkeiten direkt anwenden kannst.

Zusammengefasst wird der Kurs dir ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning vermitteln und dir helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und eigene Modelle zu entwickeln. Diese Fähigkeiten können dir helfen, Innovationen voranzutreiben und die Effizienz in deinem beruflichen Umfeld zu steigern. Wir freuen uns darauf, dich auf dieser spannenden Reise zu begleiten!

Eckdaten des Kurses "Machine Learning"

Lernziele des Kurses "Machine Learning"

  • Verständnis der Grundlagen von Machine Learning
    Die Teilnehmer:innen lernen die grundlegenden Konzepte von Machine Learning, einschließlich der Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernverfahren, sowie deren Anwendungsmöglichkeiten kennen.

  • Beherrschung von Machine Learning-Werkzeugen
    Die Teilnehmer:innen erwerben praktische Kenntnisse im Umgang mit Tools und Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch, um Machine Learning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.

  • Datenaufbereitung und Feature Engineering
    Die Teilnehmer:innen verstehen, wie Daten für Machine Learning aufbereitet, bereinigt und analysiert werden, und wie relevante Merkmale (Features) identifiziert und erstellt werden.

  • Anwendung von ML-Modellen in realen Szenarien
    Die Teilnehmer:innen sind in der Lage, Machine Learning-Modelle auf reale Probleme anzuwenden, wie z. B. Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Aufgaben, und datengetriebene Lösungen für berufliche Herausforderungen zu entwickeln

Inhalte des Kurses "Machine Learning"

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Ansprechpartnerin

Mareen Wienand

Dozentin

Anfragen bitte an info@welearninbits.com