No-Code KI und maschinelles Lernen: Entwicklung von Data-Science-Lösungen

Description

Erstellen Sie produktionsbereite KI- und maschinelle Lernlösungen, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Dieses umfassende 12-wöchige Online-Programm der MIT Professional Education verwandelt angehende Data Scientists und Geschäftsprofis in KI-Praktiker durch praktische, codefreie Workflows. Ab dem 27. November 2026 beherrschen Sie die neuesten KI-Technologien – von überwachten Lernmethoden und neuronalen Netzen bis hin zu Generativer KI und autonomen Agenten – und nutzen intuitive Plattformen, die herkömmliche Programmierbarrieren beseitigen.## Was Sie meistern werdenDieser branchenorientierte Lehrplan umfasst den gesamten KI-Entwicklungszyklus über 10 Kernmodule und zusätzliches selbstgesteuertes Material. Sie werden grundlegende Datenwissenschaft, Vorhersagemethoden mit Regression und neuronalen Netzen, Entscheidungssysteme, Empfehlungssysteme und Techniken der Computer Vision erkunden. In fortgeschrittenen Modulen wird tief in die Grundlagen der Generativen KI, in Prompt Engineering und in Agentic AI – an der Spitze der autonomen intelligenten Systeme – eingetaucht. Das Programm endet mit einer wichtigen Schulung zum ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI.Sie arbeiten mit leistungsstarken No-Code-Plattformen, darunter KNIME, RapidMiner, Teachable Machine, [ChatGPT](https://www.createwith.com/tool/chatgpt), [Gemini](https://www.createwith.com/tool/gemini-), NotebookLM und Dall E. Diese Tools ermöglichen schnelles Prototyping, Testen und die Operationalisierung von maschinellen Lernmodellen ohne traditionelle Programmierkenntnisse.## Praktisches LernenTheorie trifft Praxis durch 3 umfassende Projekte und über 20 reale Fallstudien aus den Bereichen Gastgewerbe, Marketing und Werbung, EdTech, Gesundheitswesen, Lebensmittel- und Ernährungstechnologie sowie E-Commerce. Sie verwandeln Rohdaten in umsetzbare Geschäftseinblicke, bauen Klassifikationssysteme auf, setzen Lösungen mit neuronalen Netzwerken um und erstellen Empfehlungssysteme – alles mit no-code-Methoden, die den aktuellen Praktiken der Branche entsprechen.## Weltklasse MIT-FakultätLernen Sie direkt von führenden Forschern und Pädagogen des MIT, darunter Stefanie Jegelka, Caroline Uhler, John N. Tsitsiklis, Munther Dahleh und Devavrat Shah. Ihre Expertise stellt sicher, dass Sie cutting-edge Techniken erlernen, die mit akademischer Forschung und industrieller Anwendung übereinstimmen.## Flexibles Online-FormatDieses vollständig Online-Programm erfordert ein wöchentliches Engagement von 6-12 Stunden über 12 Wochen (ungefähr 80 Gesamtstudienstunden). Das asynchrone Format ermöglicht es Ihnen, Lernen mit beruflichen und persönlichen Verpflichtungen in Einklang zu bringen und gleichzeitig durch strukturierte Module fortzuschreiten. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat.