Grundlagen von KI und Maschinellem Lernen für Nicht-Techniker

19.08.2026 : 9:00-12:00 PST 20.08.2026 : 9:00-12:00 PST Erhalten Sie einen Überblick über KI und maschinelles Lernen ohne technischen Jargon in diesem entspannten, einsteigerfreundlichen Treffen. In diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit zu lernen, wie man: * Überwachte und unüberwachte Lerntechniken und deren Anwendungen beschreibt * KI vs ML vs DL vergleicht * Techniken wie Klassifikation, Clustering und Regression versteht * Diskutiert, wie man herausfindet, welche Techniken für spezifische Anwendungsfälle angewendet werden sollten * Die gängigen Maschinenangebote wie Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python und R usw. versteht * Die Beziehung zwischen Datenengineering und Datenwissenschaft versteht * Den Datenwissenschaftsprozess versteht * Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen diskutiert * Identifiziert, wann man maschinelles Lernen einsetzen oder darauf verzichten sollte * Definiert, wie man ein erfolgreiches ML-Team bildet * Die Nutzung von Tools durch eine ML-Demo und praktische Labs versteht. Themenübersicht: * Kurs Einführung * Geschichte und Hintergrund von KI und ML * Vergleich zwischen KI, ML und DL * Beschreibung von überwachten und unüberwachten Lerntechniken und deren Anwendungen * Muster im maschinellen Lernen - Klassifikation - Clustering - Regression * Gartner-Hype-Zyklus für aufkommende Technologien * Angebote für maschinelles Lernen in der Industrie * Diskussion von Anwendungsfällen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen * Verständnis des Datenwissenschaftsprozesses zur Anwendung auf ML-Anwendungsfälle * Verständnis der Beziehung zwischen Datenengineering und Datenwissenschaft * Identifizierung der verschiedenen Rollen, die für ein erfolgreiches ML-Projekt erforderlich sind * Praktische Übung: Erstellen eines Kontos für Microsoft Azure Machine Learning Studio * Demo: ML mit Azure ML Studio * Demo: ML mit Scikit-learn * Referenzen und nächste Schritte