Der Kurs “Entwicklung von Machine Learning Modellen” bietet eine fundierte und praxisorientierte Einführung in die Welt von Machine Learning und Datenverarbeitung in der Programmiersprache Python. Dabei werden theoretische Konzepte mit praktischen Hands-On-Übungen kombiniert, um das Wissen unmittelbar anzuwenden. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen werden Schritt für Schritt von grundlegenden Ansätzen hin zu immer komplexeren fortgeschrittenen Methoden geführt. Zunächst werden Systeme wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning behandelt, um anschließend Datenverarbeitung und Datenanalyse genauer zu beleuchten. Der Kurs schließt mit einem intensiven Fokus auf Neuronale Netze und Deep Learning Modelle.

Ein besonderes Augenmerk wird auf die praktische Anwendung gelegt, sodass die Teilnehmer in realen Projekten lernen, Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu evaluieren. Sie erwerben tiefgehendes Wissen darüber, wie Machine Learning Modelle optimiert und validiert werden, um sie in verschiedenen Anwendungsfällen anzuwenden. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits Grundkenntnisse in Python haben und mit mathematischen Grundlagen wie linearer Algebra und Statistik vertraut sind. Durch die Kombination aus Theorie und Praxis werden die Teilnehmer auf den professionellen Einsatz von Machine-Learning-Modellen vorbereitet, die sich an realen Herausforderungen orientieren.

• Einführung und Grundlagen von Machine Learning
• Supervised Learning
  • Regression
  • Classification
• Unsupervised Learning
  • Clustering
  • Dimensionality Reduction
• Reinforcement Learning
• Datenverarbeitung und Datenanalyse
• Modellbewertung, -validierung und -optimierung
• Neuronale Netze und Deep Learning