Kursbeschreibung
Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren für einen regelrechten Boom gesorgt. Viele Unternehmen verwenden es inzwischen für die Lösung unterschiedlichster Probleme. Aber wofür eigentlich ganz konkret? Und wo könnte Machine Learning vielleicht auch in Ihrem Unternehmen helfen? Am Anfang dieses Kurses zeigen wir Ihnen anhand zahlreicher Fallbeispiele, wo Machine Learning so im Unternehmen eingesetzt werden kann, dass damit ein Mehrwert erzeugt wird und Machine Learning nicht nur ein Buzzword bleibt.
Und wie setzt man Machine Learning um? Meist wird Machine Learning mit Python und den mächtigen und kostenfreien Python-Bibliotheken scikit-learn und TensorFlow / Keras umgesetzt. Daher ist es so wichtig die Programmiersprache Python und diese beiden Bibliotheken zu beherrschen. Und genau das erlernen Sie in diesem Einstiegskurs! Sie benötigen keine Python Vorkenntnisse!
Zielgruppe
- Einsteiger in den Bereich Machine Learning
Voraussetzung für die Schulung
Keine - Programmierkenntnisse zu Python werden im Kurs vermittelt.
Kursinhalte
Einführung ins Machine Learning
- Was ist eigentlich Machine Learning?
- Unterarten des Machine Learning
- Was kann Machine Learning leisten?
- Was kann Machine Learning nicht leisten?
- Fallbeispiele zum Machine Learning
- Funktionsweise von Machine Learning Algorithmen (anhand von drei Verfahren erklärt)
Einführung in Python
- Wichtige Datentypen in Python (Listen, Tupel, Dictionaries)
- Funktionen in Python schreiben
- Eigene Module in Python schreiben
- Unterschiede zwischen Python und anderen wichtigen Programmiersprachen
- Daten einlesen und aufbereiten mit Pandas und NumPy
scikit-learn
- Was bietet scikit-learn für Algorithmen?
- Überblick über diese Bibliothek
- Fallstudie: Wird der Kunde das Produkt kaufen oder nicht?
- Alle Schritte um dieses Problem mit scikit-learn zu lösen
- Abspeichern, Wiederherstellen und Anwenden trainierter Modelle
TensorFlow / Keras
- Was bietet TensorFlow / Keras?
- Überblick über diese Bibliothek
- Fallstudie: Für welchen Preis kann ein Haus verkauft werden?
- Alle Schritte um dieses Problem mit TensorFlow / Keras zu lösen
- Abspeichern, Wiederherstellen und Anwenden trainierter Modelle