Machine Learning
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Grundlagen Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz)

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    Viele Arbeitsplätze der nahen Zukunft werden durch intelligente Systeme ersetzt, die eigenständig lernen und durch neue Informationen von selbst intelligenter werden. Die Fähigkeiten, die du in diesem Online-Kurs lernst, eröffnet dir die aufregende, neue Welt der AI. Ein Branchenzweig mit garantierter Zukunft.

    Die Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsabläufe in vielen Unternehmen rasend schnell. Viele Menschen fühlen sich von dieser Entwicklung bedroht. Du kannst sie aber auch als Chance auffassen. Wenn du selbst damit beginnst. Programme für die KI (Künstliche Intelligenz = Artificial Intelligence) zu entwickeln, kannst du an dieser Entwicklung teilhaben.

    Dieser Kurs vermittelt dir die notwendigen Grundlagen dafür. Er stellt vor, was Artificial Intelligence genau bedeutet und welche Teilbereiche es dabei gibt. Er führt dich in spezielle Methoden ein, die dabei zum Einsatz kommen. Darüber hinaus lernst du, wie du die hierfür notwendigen Computerprogramme selbst erstellst.

    Dieser Kurs besteht aus acht verschiedenen Lerneinheiten:

    1. Einführung in Artificial Intelligence (7 %)
    2. Lösungen für Probleme finden (10 %)
    3. Machine Learning: eine wichtige Technik der AI (17 %)
    4. Neuronale Netze (13 %)
    5. Deep Learning mit Python (13%)
    6. Generative Adverarial Networks (GAN) (17 %)
    7. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (13 %)
    8. Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) (10 %)

    Empfohlen werden Vorkenntnisse in der Programmiersprache Python.

    SIMPEL

    Einfach erklärt.

    Wir verzichten auf kompliziertes Fachchinesisch und erklären jedes Thema einfach – ohne dabei auf wichtige Details zu verzichten. So verstehst du selbst komplexe Themen im Handumdrehen und ganz ohne Frust.

    SIMPEL

    Klare Struktur.

    Der Kurs folgt einer logischen Reihenfolge und ist thematisch klar strukturiert. So behältst du immer den Überblick und verlierst nie den roten Faden.

    SIMPEL

    Fortschritt immer im Blick.

    Wenn du dich in einem Thema sicher fühlst, kannst du dieses entsprechend markieren. So kannst du deine Fortschritte nachverfolgen und siehst, wo du noch Nachholbedarf hast.

    SCHNELL

    QuickMode.

    Das Wichtigste auf einen Klick – Mit dem QuickMode-Button wird ein Thema mit nur einem Klick zusammengefasst. Du findest dann alle Kernaussagen in wenigen Sekunden.

    SCHNELL

    30 Tage Aufbau.

    Der Kurs wurde so konzipiert, dass er innerhalb von 30 Tagen absolviert werden kann (bei 45 Minuten/Tag). Die Lernzeit kannst du dir aber natürlich selbst frei einteilen: Alle Inhalte sind auf Abruf dauerhaft verfügbar und du hast lebenslangen Zugriff.

    SCHNELL

    Video Timestamps.

    Mit Timestamps findest du sofort die Stelle in einem Video, die du gerade suchst.

    UNIVERSELL

    Alles in einem Kurs.

    Kein langes Herumgesuche mit 20 offenen Browsertabs mehr – Edley vereinheitlicht, sortiert und vereinfacht Informationen aus verschiedenen Quellen, ergänzt Praxiswissen von Experten und fasst alles in einem simplen, übersichtlichen und kompletten Kurs für dich zusammen.

    Kapitel I: Einführung in Artificial Intelligence.

    Was bedeutet AI?

    Die Geschichte der AI

    Machine Learning

    Deep Learning

    Kapitel II: Lösungen für Probleme finden.

    Die Struktur eines Problems bestimmen

    Techniken aus der Anfangszeit der AI

    Moderne Problemlösungsstrategien

    Kapitel III: Machine Learning: eine wichtige Technik der AI .

    Wie funktioniert das maschinelle Lernen

    Der Aufbau von Programmen für das Machine Learning

    Anwendungsbeispiele für diese Technik

    Kapitel IV: Neuronale Netze.

    Das menschliche Gehirn als Vorbild

    Neuronale Strukturen in der AI

    Kapitel V: Deep Learning mit Python .

    Warum eignet sich Python für AI?

    Die Grundlagen der Programmierung mit Python

    Kapitel VI: Generative Adversarial Networks (GAN).

    Die Theorie hinter GAN

    Der Aufbau von GAN

    Ein GAN mit Python aufbauen

    Kapitel VII: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).

    Wie ist ein DCGAN aufgebaut?

    Ein DCGAN selbst erstellen

    Kapitel VII: Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN).

    CGAN: Aufbau und Strukturen

    Ein CGAN aufbauen

    Die Daten auswerten

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