Dieses Modul konzentriert sich auf Python, eine grundlegende Programmiersprache in der Datenwissenschaft. Die Teilnehmer lernen, wie sie grundlegende Aufgaben wie Datenanalyse und Datenverarbeitung mit den umfangreichen Möglichkeiten von Python durchführen können. Sie werden auch grundlegende Kenntnisse darüber erlangen, wie das Python-Ökosystem in datenwissenschaftlichen Anwendungen genutzt wird.

Das Modul „BI mit Tableau“ führt die Teilnehmer in den Bereich der Business Intelligence (BI) mit Tableau ein. Die Teilnehmer lernen, wie sie interaktive und informative Visualisierungen, Dashboards und Berichte erstellen können, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Indem sie ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse mit Tableau verfeinern, werden sie in der Lage sein, datengesteuerte Entscheidungen innerhalb verschiedener Geschäftsprozesse zu treffen.

Dieses Modul bietet den Teilnehmern eine Einführung in die Welt des maschinellen Lernens. Die Teilnehmer lernen Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens kennen und werden in die Lage versetzt, Vorhersagemodelle zu erstellen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Zu den Themen gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und die Modellbewertung.

Das Modul „Deep Learning“ bietet eine eingehende Untersuchung von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Techniken. Die Teilnehmer erhalten ein Verständnis für die Architektur und die Anwendungen von tiefen neuronalen Netzen, die sie in die Lage versetzen, fortgeschrittene KI-Herausforderungen wie Bilderkennung, Verstehen natürlicher Sprache und mehr zu bewältigen.

Das Modul „Zeitreihenprognose“ soll den Teilnehmern fortgeschrittene Techniken zur Analyse und Vorhersage zeitabhängiger Daten vermitteln. Die Teilnehmer werden sich mit den Feinheiten der Zeitreihenmodellierung befassen, einschließlich der Erforschung von Saisonalität, Trenderkennung und Zeitreihenzerlegung. Durch praktische Übungen und praktische Erfahrungen werden die Teilnehmer die Fähigkeit entwickeln, genaue Vorhersagen zu treffen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und historische Datenmuster für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Dieses Modul ist unerlässlich für alle, die die Vorhersagekraft von Zeitreihendaten in technischen Anwendungen nutzen wollen.

Im Modul „Computer Vision“ werden sich die Teilnehmer mit den Grundlagen und praktischen Anwendungen der Computer Vision befassen. Sie werden erforschen, wie KI-Systeme visuelle Daten interpretieren und verstehen können, so dass sie Lösungen für die Bild- und Videoanalyse, die Objekterkennung und die Gesichtserkennung entwickeln können.

Dieses Modul behandelt die Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) im Detail. Die Teilnehmer erwerben die Fähigkeit, menschliche Sprachdaten zu verarbeiten und zu analysieren, einschließlich Text Mining, Sentimentanalyse und Sprachmodellierung. Sie lernen, wie sie NLP-Pipelines aufbauen und sprachbasierte KI-Anwendungen entwickeln können.

Das Modul „Reinforcement Learning“ lässt die Teilnehmer in das spannende Gebiet des Reinforcement Learning eintauchen. Die Teilnehmer erforschen Konzepte wie Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs), Q-Learning und Richtlinienoptimierung. Sie werden verstehen, wie KI-Agenten aus den Interaktionen mit ihrer Umgebung lernen, um optimale Entscheidungen zu treffen, was sie für Anwendungen wie Spiele, Robotik und autonome Systeme geeignet macht.

Im Modul „Konversations-KI“ werden die Teilnehmer KI-gesteuerte Konversationsschnittstellen und Chatbots entwickeln. Sie werden sich mit dem Verstehen natürlicher Sprache, dem Dialogmanagement und dem Chatbot-Design befassen. Am Ende des Moduls verfügen sie über die Fähigkeiten, interaktive und reaktionsschnelle KI-Systeme für den Kundensupport, virtuelle Assistenten und mehr zu erstellen.

Der Kurs Generative KI ist eine umfassende Erkundung der faszinierenden Welt der generativen künstlichen Intelligenz. Die Teilnehmer werden sich mit den Grundprinzipien und Techniken der generativen KI befassen und ein tiefes Verständnis dafür entwickeln, wie Maschinen Inhalte erstellen, die menschliche Kreativität nachahmen und Texte, Bilder und vieles mehr generieren können. In diesem Kurs werden Sie die Möglichkeiten und Grenzen generativer KI-Modelle entdecken und verschiedene Anwendungen in Bereichen wie Inhaltserstellung, kreatives Schreiben und Kunst erkunden.

Der Kurs Prompt Engineering befasst sich mit der Kunst und Wissenschaft der Erstellung effektiver Prompts für generative KI-Modelle. Die Teilnehmer lernen die Feinheiten der Formulierung von Prompts kennen, die zu den gewünschten Ergebnissen führen, egal ob es um die Generierung kreativer Inhalte, die Extraktion bestimmter Informationen oder die Automatisierung von Aufgaben geht. Durch praktische Übungen und Beispiele aus der Praxis entwickeln Sie die Fähigkeiten, das volle Potenzial generativer KI-Modelle auszuschöpfen, indem Sie die Kunst des Prompt-Engineering beherrschen.