Anwendung von KI: Grundlagen neuronaler Netze und Datenanalyse

Künstliche Intelligenz verändert schnell jedes Berufsfeld, aber um loszulegen, müssen Sie die praktischen Werkzeuge und Kernkonzepte verstehen.Dieser Kurs bietet diese wesentliche Grundlage. Am Ende dieses Programms werden Sie die grundlegenden Prinzipien der modernen KI verstehen, grundlegende neuronale Netzwerkmodelle für die Datenklassifizierung anwenden, Datensätze mit unterstützten KI-Tools analysieren und KI-Unterstützung in Ihren Programmier-Workflow integrieren. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegende Terminologie und Struktur neuronaler Netze und maschineller Lernmodelle. * Anwenden praktischer Datenanalysetechniken, einschließlich Datenaufbereitung und Interpretation der Ergebnisse. * Üben Sie effektives Prompt-Engineering für die Interaktion mit großen Sprachmodellen und die Generierung von Code-Snippets. * Konfigurieren Sie grundlegende überwachte Lernmodelle für Datenklassifizierungs- und Vorhersageaufgaben. * Lernen Sie die Grundprinzipien der Retrieval-Augmented Generation (RAG) für den Aufbau von Wissensrechercheanwendungen. Der Kurs beginnt mit Kernbegriffen und grundlegenden Definitionen, geht über praktische Übungen im Umgang mit Daten und endet mit der praktischen Anwendung von KI-Modellen zur Analyse und Programmierunterstützung.Alle Konzepte werden anhand von schriftlichen Erläuterungen und Codebeispielen anschaulich erklärt. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in Machine Learning, neuronalen Netzen oder fortgeschrittener Statistik.Wenn Sie bereit sind, KI-Konzepte auf reale Aufgaben anzuwenden, beginnen Sie hier. Bauen Sie noch heute Ihr grundlegendes Verständnis der künstlichen Intelligenz auf.