Einführung in das Maschinelle Lernen

Maschinelles Lernen (ML) steht im Zentrum vieler Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Ein zentrales Ziel dieses Mikroabschluss-Programms ist es, die grundlegenden Bausteine des überwachten ML zu vermitteln. Nach einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen des ML in Teil 1 lernen die Teilnehmer in Teil 2 verschiedene Lernalgorithmen wie k-nächste Nachbarn, Klassifikations- und Regressionsbäume, Random Forests und tiefe neuronale Netze kennen. Abschließend behandeln wir in Teil 3 die Evaluierung und Feinabstimmung von ML-Modellen ausführlich.