Künstliche Intelligenz: Einsatz von neuronalen Netzen in der KI

Explorative Datenanalyse für neuronale Netzwerke in der Künstlichen Intelligenz *Daten bereinigen, normalisieren und für maschinelle Lernprozesse vorbereiten *Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen identifizieren und analysieren *Feature Engineering anwenden, um die Modellleistung neuronaler Netze zu optimieren !SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in der Künstlichen Intelligenz *Joins und Aggregationen nutzen, um strukturierte Datensätze für Trainingsprozesse bereitzustellen *Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance neuronaler Netzwerke zu verbessern *Datenbankmanagement optimieren, um effiziente Modellberechnungen und schnelle Datenverarbeitung zu ermöglichen !Interaktive Visualisierung neuronaler Netzwerke mit Power BI *Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken und KI-Ergebnisse verständlich zu präsentieren *DAX-Funktionen nutzen, um datengetriebene Berechnungen für Modellbewertungen durchzuführen *Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen für neuronale Netzwerke zu optimieren !Neuronale Netzwerke für KI-Anwendungen trainieren und optimieren *Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung einsetzen *Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning für effiziente und präzisere KI-Modelle nutzen *Neuronale Netzwerke für praktische Anwendungen in der Wirtschaft, Industrie und Forschung anpassen

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined