Allgemeine Anwendungen von AI: Datenanalyse, verteilte KI, Verarbeitung natürlicher Sprache Kurse

Allgemeine Anwendungen von AI: Datenanalyse, verteilte KI, Verarbeitung natürlicher Sprache

Diese Schulung richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die KI in ihren Anwendungen einsetzen möchten.

Mit dem Schwerpunkt auf Datenanalyse, verteilter KI und NLP werden die Teilnehmer mit praktischem Fachwissen ausgestattet, um ihre Projekte zu verbessern.

Was werden Sie lernen?

Tauchen Sie tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein, speziell für Entwickler und Datenwissenschaftler. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, um KI-Techniken effizient in Ihren Anwendungen zu implementieren und so das Potenzial zu maximieren und die Ergebnisse zu verbessern.

In diesem Intensivkurs:

Erfassen Sie die Komplexität von verteilten Big Data.
Verstehen Sie Data-Mining-Methoden, von traditionellen Algorithmen bis hin zu verteilten Vorhersagen.
Erforschen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, vom Text-Clustering bis zur semantischen Analyse.
Implementieren Sie bewährte Empfehlungs- und Werbetechniken.
‍Entdecken Sie moderne Tools wie Apache Spark MLlib und komplizierte Architekturen wie das Langzeitgedächtnis von RNN (TSTM).

Anforderungen:

Grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten.
Vertrautheit mit den Prinzipien der Datenwissenschaft.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Verteilte Big Data:

Einführung in die Verteilung in der KI und ihre Bedeutung.

Data-Mining-Methoden:

Training einzelner Systeme und verteilte Vorhersage.
Traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens vs. verteilte Mapreduce-Vorhersage.

Einführung in Apache Spark MLlib:

Grundlagen und Vorteile für KI-Anwendungen.‍

‍Empfehlungen und Werbung:

Grundlagen der Text-Clustering, Kategorisierung und Kennzeichnung.
Wiederherstellung von Benutzerprofilen und Kennzeichnungssysteme.
Einblicke in Empfehlungsalgorithmen.
Methoden zur Sicherstellung der Genauigkeit von "Lift" in Kategorien.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):

Tiefes Eintauchen in Text-Clustering, Klassifizierung und Schlüsselwort-Extraktion.
Überblick über semantische Analyse, semantische Parser und word2vec.

Fortgeschrittene NLP-Techniken:

Erforschung der chinesischen Wortsegmentierung.
Vertiefung in Themenmodelle und Text-Clustering-Techniken.
Einführung in die RNN-Langzeitspeicher-Architektur (TSTM).

Abschluss der KI-Implementierung:

Logische Regression und RankingSVM.
Merkmalserkennung mit Deep Learning und automatisierte grafische Merkmalserkennung.

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

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Level:

Intermediate

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

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Was werden Sie lernen?

Anforderungen:

Kursübersicht*:

Verteilte Big Data:

Data-Mining-Methoden:

Einführung in Apache Spark MLlib:

‍Empfehlungen und Werbung:

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):

Fortgeschrittene NLP-Techniken:

Abschluss der KI-Implementierung:

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