Praktisches maschinelles Lernen mit Python:
Weiterbildungsseminar
Online Live - 8 akademische Stunden
Erweitern Sie Ihren Software-Code mit KI.
Warum sollten Sie an diesem Seminar teilnehmen?
Maschinelles Lernen verändert die Industrie mit seiner Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen und Ergebnisse mit erstaunlicher Genauigkeit vorherzusagen.
Python als vielseitige Programmiersprache steht an der Spitze dieser Revolution und bietet eine Reihe von leistungsstarken Paketen und Tools, die die Entwicklung von maschinellen Lernprozessen vereinfachen.
Maßgeschneidert für Softwareentwickler und Datenwissenschaftlerbietet dieses Seminar einen Überblick über die Komplexität des maschinellen Lernens mit Python.
Sie werden mit den wichtigsten Paketen und Tools vertraut gemacht, die Python für das maschinelle Lernen unverzichtbar machenvon der Datenmanipulation bis zur Modellerstellung. Lernen Sie anhand praktischer Beispiele, wie Python für maschinelles Lernen eingesetzt werden kann.
Mit der Teilnahme an diesem Seminar machen Sie einen Schritt zur Verbesserung Ihrer Karriereaussichten und erwerben wertvolle Fähigkeiten in einem der gefragtesten Bereiche der Technik.
Wer sollte teilnehmen?
Dieses Seminar richtet sich an Fachleute, die direkt an der Entwicklung, Analyse und strategischen Anwendung von Technologien für maschinelles Lernen in ihren Unternehmen beteiligt sind.
Dieses Seminar ist ideal für:
- Software-Entwickler die das maschinelle Lernen in ihre Anwendungen integrieren möchten.
- Datenwissenschaftler die sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen spezialisiert haben und die Modelle des maschinellen Lernens verstehen wollen.
- Managerinsbesondere in den Bereichen Technologie, Produktentwicklung oder Innovation, die das maschinelle Lernen nutzen möchten, um Geschäftsstrategien voranzutreiben und Ergebnisse zu verbessern.
Lernziele und Lernergebnisse
Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer:
- Gewinnen Sie ein Verständnis für die Nutzung der wichtigsten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen, einschließlich Numpy für numerische Berechnungen, Pandas für die Datenmanipulation und Matplotlib/Seaborn für die Datenvisualisierung, sowie ein Verständnis für Scipy und Scikits für wissenschaftliche Berechnungen.
- Lernen Sie die grundlegenden Konzepte und Unterschiede zwischen verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, wie überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen, und wenden Sie diese Konzepte in realen Datenanalyseszenarien an.
- Machen Sie sich mit den wichtigsten Aspekten der Datenaufbereitung und -bereinigung vertraut, lernen Sie die Bedeutung der Datenvisualisierung beim maschinellen Lernen kennen und entwickeln Sie die Fähigkeit, Klassifikations- und Regressionsmodelle zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
Was Sie bekommen...
- 8 akademische Stunden, 2 Live-Online-Kurse mit einem professionellen Dozenten, der auf Englisch unterrichtet.
- Spickzettel und Grundlagen für praktische KI-Entwicklungsaufgaben.
- Zugang zu den Aufzeichnungen der Sitzungen für die Dauer des Seminars, falls Sie eine Sitzung verpasst haben oder zur Vertiefung.
- Abschlusszertifikat, auch ein digitales für LinkedIn.
- Lebenslange Mitgliedschaft in der globalen Alumni-Gemeinschaft von Wawiwa, die sich aus Tech-Profis zusammensetzt, die Wawiwa's Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme auf der ganzen Welt absolviert haben.
Professioneller Ausbilder
Dieses einzigartige Seminar wurde von einem professionellen Team entwickelt, das sich aus führenden Experten in den Bereichen Softwareentwicklung und KI zusammensetzt und über umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen in der Ausbildung verfügt.
Maor Mugrabi
Dozent für AI-Kurse für Softwareentwickler
Maor ist ein Datenfreak mit einer großen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).
Maor hat sich der Aufgabe verschrieben, Unternehmen dabei zu helfen, diese Technologien effektiv zu nutzen. Maor ist Unternehmer und leitet sein eigenes AI/ML-Entwicklungs- und Beratungsunternehmen. Maors Arbeit hat Dutzende von Unternehmen durch maßgeschneiderte KI/ML-Implementierungen in die Lage versetzt, innovativ zu sein und zu wachsen.
Er ist auch Dozent bei John Bryce, wo er sein Wissen und seine Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen und Python an seine Studenten weitergibt.
Maor hat einen Bachelor-Abschluss in angewandter Mathematik von der Bar-Ilan-Universität.
Was haben die Absolventen zu sagen?
Seminarplan & Tagesordnung
Sitzung 1: Wichtige Pakete
- Numpy
- Matplotlib und seaborn
- Scipy und Scikits
- Pandas
Sitzung 2: Anwendungen, Prozesse und Lerntypen des maschinellen Lernens
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Semi-überwachtes Lernen
- Aktives Lernen
- Verstärkendes Lernen
- Variablen und Merkmale
- Klassifizierung und Regressionen
- Arten von Daten
- Datenaufbereitung und -bereinigung
- Datenvisualisierung
Interessieren Sie sich für weitere Details?
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