Der Kurs "Core Concepts in AI" bietet eine umfassende Grundlage in künstlicher Intelligenz (AI) und maschinellem Lernen (ML) und stattet die Lernenden mit den wesentlichen Werkzeugen aus, um AI-Systeme effektiv zu verstehen, zu bewerten und zu implementieren. Von der Entschlüsselung von Schlüsselterminologie und Frameworks wie R.O.A.D. (Requirements, Operationalize Data, Analytic Method, Deployment) bis hin zur Erforschung von Algorithmenkompromissen und Datenqualität bietet dieser Kurs praktische Einblicke, die eine Brücke zwischen technischen Konzepten und strategischer Entscheidungsfindung schlagen. Was diesen Kurs von anderen unterscheidet, ist sein Fokus auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen technischer Tiefe und Zugänglichkeit, was ihn ideal für Führungskräfte, Manager und Fachleute macht, die mit der Durchführung von KI-Initiativen beauftragt sind. Die Lernenden werden sich mit Leistungsmetriken, der Abstimmung zwischen Annotatoren und Kompromissen bei den Ressourcen befassen und ein differenziertes Verständnis der Stärken und Grenzen von KI erlangen. Egal, ob Sie ein Neuling sind oder Ihr Wissen vertiefen möchten, dieser Kurs versetzt Sie in die Lage, fundierte KI-Entscheidungen zu treffen, Systeme zu optimieren und Herausforderungen bei der Datenqualität und der Auswahl von Algorithmen zu bewältigen. Am Ende des Kurses werden Sie das Selbstvertrauen haben, KI-Projekte zu steuern und mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen, um sich als strategischer Führer in der KI-gesteuerten Innovation zu positionieren.

Einführung in AI: Schlüsselkonzepte und Anwendungen

Einführung in AI: Schlüsselkonzepte und Anwendungen

Dozent: Ian McCulloh
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25 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der zentralen KI- und ML-Konzepte, des Schlüsselvokabulars und des R.O.A.D.-Frameworks für ein effektives Projektmanagement und die Implementierung von KI.
Bewerten Sie Modelle des Maschinellen Lernens anhand von Leistungskennzahlen und verstehen Sie die Kompromisse bei der Auswahl und Optimierung von Algorithmen.
Analysieren Sie KI Algorithmen wie SVM, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze und ermitteln Sie deren Stärken, Schwächen und praktische Anwendungen.
Bewertung der Datenqualität, Berechnung der Übereinstimmung zwischen den Kommentatoren und Berücksichtigung von Ressourcen- und Leistungskompromissen in KI- und ML-Systemen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Strategische Führung
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: KI-Kenntnisse
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Leistungsmetrik
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Entscheidungsintelligenz
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: KI-Produktstrategie
- Kategorie: Leistungsmessung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 20. Feb. 2025
Very well structured and very informative, much appreciated.
Geprüft am 21. Nov. 2025
A very good Introduction To AI. Thank you Dr. Ian McCulloh and thank you Johns Hopkins!!
Geprüft am 17. Aug. 2025
challenging but interesting if you want to learn more intermediate/advanced things on AI

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