Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.

Modul 02: Was ist maschinelles Lernen?

Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.

Modul 03: Einsatz v…

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Modul 01: Einführung

Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.

Modul 02: Was ist maschinelles Lernen?

Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.

Modul 03: Einsatz von ML

Beschreiben Sie den End-to-End-Prozess für die Durchführung eines ML-Projekts und die Überlegungen in jeder Phase.
Üben Sie, ein individuelles ML-Problem zu formulieren, das das Potenzial hat, Ihr Unternehmen nachhaltig zu beeinflussen.

Modul 04: Entdeckung von ML-Anwendungsfällen

Entdecken Sie allgemeine Möglichkeiten des maschinellen Lernens in alltäglichen Geschäftsprozessen

Modul 05: Wie man bei ML erfolgreich ist

Ermittlung der Voraussetzungen für Unternehmen, die ML erfolgreich einsetzen wollen

Modul 06: Zusammenfassung

Fassen Sie die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge zusammen, die im Kurs behandelt werden.
Wetteifern Sie um die beste Präsentation eines ML-Anwendungsfalls auf der Grundlage von Kreativität, Originalität und Machbarkeit.

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