Machine Learning Entwickler:in

Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)

CRISP-DM Referenzmodell

Data Analytics Workflows

Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning

Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts

Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Datentypen

Funktionen

Datenanalyse (ca. 3 Tage)

Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)

Prozess der Datenaufbereitung

Data Mining Algorithmen in Python

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien

sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)

Explorative Datenanalyse

Insights

Datenqualität

Nutzenanalyse

Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Data Storytelling

Datenmanagement (ca. 2 Tage)

Big Data Architekturen

Relationale Datenbanken mit SQL

Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken

Business Intelligence

Datenschutz im Kontext der Datenanalyse

Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)

MapReduce-Ansatz

Spark

NoSQL

Dashboards (ca. 3 Tage)

Bibliothek: Dash

Aufbau von Dashboards – Dash Components

Customizing von Dashboards

Callbacks

Text Mining (ca. 1 Tag)

Data Preprocessing

Visualisierung

Bibliothek: SpaCy

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)

Warum Machine Learning?

Anwendungsbeispiele

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen

Beispiele für Datenbestände

Daten kennenlernen

Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Daten sichten

Vorhersagen treffen

Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Klassifikation und Regression

Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting

Größe des Datensatzes

Algorithmen zum überwachten Lernen

Lineare Modelle

Bayes-Klassifikatoren

Entscheidungsbäume

Random Forest

Gradient Boosting

k-nächste-Nachbarn

Support Vector Machines

Conditional Random Field

Neuronale Netze und Deep Learning

Wahrscheinlichkeiten

Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Arten unüberwachten Lernens

Vorverarbeiten und Skalieren

Datentransformationen

Trainings- und Testdaten skalieren

Dimensionsreduktion

Feature Engineering

Manifold Learning

Hauptkomponentenzerlegung (PCA)

Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)

Manifold Learning mit t-SNE

Clusteranalyse

k-Means-Clustering

Agglomeratives Clustering

Hierarchische Clusteranalyse

DBSCAN

Clusteralgorithmen

Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)

Modellauswahl und Modellevaluation

Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers

Kreuzvalidierung

Gittersuche

Evaluationsmetriken

Klassifikation

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)

Deep Learning als eine Art von Machine Learning

Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)

Perceptron

Berechnung neuronaler Netze

Optimierung der Modellparameter, Backpropagation

Deep‐Learning‐Bibliotheken

Regression vs. Klassifikation

Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung

Hyperparameteroptimierung

Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)

Momentum, Adam Optimizer

Lernrate

Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)

Bildklassifizierung

Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten

Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling

CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition

Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization

Transfer Learning (ca. 1 Tag)

Anpassen von Modellen

Unüberwachtes Vortrainieren

Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI

Regional CNN (ca. 1 Tag)

Objektlokalisierung

Regressionsprobleme

Verzweigte neuronale Netze

Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)

Generative Adversarial Networks (GAN)

Deepfakes

Diffusionsmodelle

Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)

Sequenzanalyse

Rekurrente Schichten

Backpropagation through time (BPTT)

Analyse von Zeitreihen

Exploding und Vanishing Gradient Probleme

LSTM (Long Short‐Term Memory)

GRU (Gated Recurrent Unit)

Deep RNN

Deep LSTM

Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)

Text‐Preprocessing

Embedding‐Schichten

Text‐Klassifizierung

Sentimentanalyse

Transfer‐Learning in NLP

Übersetzungen

Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur

Sprachmodelle (ca. 1 Tag)

BERT, GPT

Attention‐Schichten, Transformers

Textgeneration‐Pipelines

Summarization

Chatbots

Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)

Steuerung dynamischer Systeme

Agentensysteme

Training durch Belohnungen

Policy Gradients

Deep‐Q‐Learning

Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)

Unsicherheiten in neuronalen Netzen

Statistische Bewertung von Prognosen

Konfidenz, Standardabweichung

Unbalancierte Daten

Sampling‐Methoden

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse