KI und maschinelles Lernen

Beginnen Sie mit Python und der Datenverarbeitung, auf denen das Fachgebiet aufbaut, und arbeiten Sie sich dann durch die Grundlagen des maschinellen Lernens: wie ein Modell aus Daten lernt, warum es überanpasst und wie Sie ein gutes Ergebnis von einem glücklichen Zufall unterscheiden. Von dort geht es weiter zu neuronalen Netzen und Deep Learning und anschließend zu den Werkzeugen, die die Branche gerade jetzt umbauen: große Sprachmodelle, Prompt Engineering, Retrieval und AI agents, die echte Werkzeuge aufrufen. Zum Abschluss entwickeln und deployen Sie eine eigene Anwendung. Mathematik über das Schulniveau hinaus wird nicht vorausgesetzt, und jede Sitzung ist praxisnah, mit einem Dozenten an Ihrer Seite.