Grundlagen der KI- und Machine Learning-Technik

Da Unternehmen zunehmend auf intelligente Systeme zur Automatisierung von Aufgaben und zur Gewinnung von Erkenntnissen angewiesen sind, wächst die Nachfrage nach qualifizierten Ingenieuren, die die Lücke zwischen Theorie und Produktion schließen können.Dieser Kurs vermittelt das Grundwissen, das erforderlich ist, um vom Verständnis grundlegender Algorithmen zum Entwickeln robuster KI-Lösungen zu gelangen, die skalierbar sind. Sie erhalten ein umfassendes Verständnis des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der anfänglichen Datenaufbereitung bis zur langfristigen Modellpflege.Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Geschäftsanforderungen in technische Architekturen umzusetzen und Engineering-Disziplin auf Projekte für künstliche Intelligenz anzuwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des überwachten, unüberwachten und verstärkten Lernens - Wenden Sie moderne Prompt-Engineering-Techniken an, um effektiv mit großen Sprachmodellen zu interagieren - Konfigurieren Sie Datenpipelines und verwalten Sie Modelllebenszyklen mithilfe von MLOps-Prinzipien - Implementieren Sie Vektordatenbanken, um den Informationsabruf und den Systemspeicher zu verbessern - Üben Sie das Schreiben von sauberem Code für das Training und die Auswertung von Vorhersagemodellen - Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen in Cloud-Umgebungen für die reale Nutzung Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und mathematischen Grundlagen, bevor Sie zu praktischen Engineering-Workflows und Bereitstellungsstrategien übergehen.Sie lesen detaillierte Erklärungen und arbeiten mit codebasierten Beispielen, die Industriestandards widerspiegeln. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die sich für die technische Seite von KI und maschinellem Lernen interessieren, ohne dass Vorkenntnisse in Data Science oder Engineering erforderlich sind. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der intelligenten Anlagentechnik.