Künstliche Intelligenz: Einführung in KI-Methoden und Anwendungen

Explorative Datenanalyse für KI-Methoden und Anwendungen *Daten bereinigen, normalisieren und für maschinelle Lernprozesse vorbereiten *Muster und Korrelationen in großen Datensätzen identifizieren und analysieren *Feature Engineering anwenden, um die Performance von KI-Modellen zu optimieren !SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in der Künstlichen Intelligenz *Joins und Aggregationen nutzen, um strukturierte Datensätze für Trainingsprozesse aufzubereiten *Optimierte Abfragen schreiben, um die Modellgenauigkeit durch qualitativ hochwertige Daten sicherzustellen *Datenbanken gezielt für KI-Anwendungen vorbereiten, um effiziente Modellberechnungen zu ermöglichen !Interaktive Visualisierung von KI-Prozessen mit Power BI *Dynamische Dashboards erstellen, um KI-Ergebnisse und Modellmetriken verständlich darzustellen *DAX-Funktionen nutzen, um datengetriebene Berechnungen für Modellbewertungen durchzuführen *Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen in KI-Anwendungen zu verbessern !Grundlagen und Anwendung neuronaler Netzwerke in der Künstlichen Intelligenz *Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren *Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning nutzen, um Präzision und Effizienz zu steigern *Neuronale Netzwerke für praxisnahe KI-Anwendungen einsetzen und optimieren

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

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