Generative KI für die Datenwissenschaft mit Copilot

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative KI für Datenwissenschaftler“

Dozent: Microsoft

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Was Sie lernen werden

Definition und Unterscheidung der Arten generativer KI-Modelle
Verwenden Sie Microsoft Copilot, um Code zu generieren, Daten zu analysieren und generative Modelle zu erstellen
Identifizierung praktischer Anwendungsfälle für generative KI in der Datenwissenschaft, wie z. B. Datenerweiterung und Anomalie-Erkennung
Bewertung der Stärken und Schwächen verschiedener generativer Modelle und Verständnis ihrer ethischen Auswirkungen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Erkennung von Anomalien
Kategorie: Microsoft Kopilot
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Generative Modellarchitekturen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Generative KI
Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)

Wichtige Details

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6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Generative KI für Datenwissenschaftler“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Generative KI in der Datenwissenschaft. Sie lernen die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen, darunter GANs, VAEs und Transformers, und erfahren, wie Microsoft Copilot diese Modelle nutzt, um datenwissenschaftliche Workflows zu optimieren. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit Microsoft Copilot, um generative KI-Lösungen zu implementieren und so Ihre Datenwissenschaft zu verbessern und Sie auf die Zukunft der KI-gestützten Datenanalyse vorzubereiten. Erforderliche Kursmaterialien: Für die Teilnahme an diesem Kurs ist eine Copilot-Lizenz erforderlich. Wenn Sie keine Microsoft 365 Personal- oder Family-Lizenz haben, können Sie über den im Kurs angegebenen Link eine kostenlose 30-Tage-Testversion starten.

Dieses Modul bietet eine umfassende Einführung in die generative KI, erläutert ihre Definition, Schlüsselkonzepte wie GANs, VAEs und Transformers und hebt die Rolle von Microsoft Copilot bei der Verbesserung von Workflows in der Datenwissenschaft durch Code-Generierung, Datenanalyse und Abschwächung von Bias hervor. Außerdem werden die ethischen Implikationen der generativen KI angesprochen und praktische Anleitungen zur Integration von Copilot in bestehende Praktiken der Datenwissenschaft gegeben.

Das ist alles enthalten

12 Videos6 Lektüren2 Aufgaben

12 VideosInsgesamt 68 Minuten

Die Macht der Datenwissenschaft mit generativer KI und Copilot5 Minuten
Erste Schritte mit generativer KI mit Copilot2 Minuten
Was ist generative KI?3 Minuten
Entmystifizierung generativer KI: Konzepte und Copilot-Verbindung8 Minuten
Wie generative KI funktioniert, unterstützt von Copilot3 Minuten
Erforschung der generativen KI-Fähigkeiten von Copilot8 Minuten
Copilot in Aktion: Fallstudie zur Datenwissenschaft in der realen Welt7 Minuten
Demo: Techniken zur Wahrung der Privatsphäre in Aktion7 Minuten
Verzerrungen in der generativen KI4 Minuten
Demo: Copilot für die Datenanalyse und -visualisierung8 Minuten
Verringerung von Verzerrungen in generativen Modellen mit Copilot8 Minuten
Demo: Copilot für Codegenerierung und Debugging5 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Ein Blick auf Copilot für den Lehrplan der Datenwissenschaft10 Minuten
So beginnen Sie mit Microsoft Copilot10 Minuten
Verwendung von Copilot mit Datenwissenschaft10 Minuten
Der Aufstieg der generativen KI in der Datenwissenschaft mit Copilot10 Minuten
Ethische Überlegungen zu generativer KI und Copilot10 Minuten
Erweiterte Copilot-Tipps und -Tricks für Datenwissenschaftler10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

Anwendung der Grundlagen der generativen KI und Copilot15 Minuten
Anwendung von generativer KI und Copilot-Konzepten30 Minuten

Dieses Modul taucht in die praktischen Anwendungen der generativen KI in der Datenwissenschaft ein und zeigt, wie Tools wie Microsoft Copilot verwendet werden können, um Daten zu erweitern, verborgene Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen und Szenarien für eine verbesserte Entscheidungsfindung und Risikomanagement zu simulieren.

Das ist alles enthalten

3 Videos5 Lektüren2 Aufgaben

3 VideosInsgesamt 11 Minuten

Generative KI: Der beste Freund des Datenwissenschaftlers3 Minuten
Wie generative Modelle lernen und erstellen3 Minuten
Entwurf von generativen Modellen für spezifische Aufgaben5 Minuten

5 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Generative KI in der Datenwissenschaft10 Minuten
Copilot in Aktion: Beispiele aus der Praxis10 Minuten
Generative Modelle: Ein tiefer Einblick10 Minuten
Praktische Tipps zur Datenerweiterung10 Minuten
Evaluierung generativer Modelle: Metriken und Methoden10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

Generative Modelle und Datenerweiterung15 Minuten
Generative KI-Anwendungsfälle und Datenwissenschaft30 Minuten

Dieses Modul befasst sich mit den Herausforderungen der Datensicherheit und des Datenschutzes bei generativer KI und konzentriert sich auf Microsoft Copilot. Sie erfahren etwas über potenzielle Risiken wie Datenpannen und die Erstellung irreführender Informationen und erkunden Strategien und Techniken zum Schutz von Daten und zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen KI-Nutzung.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 peer review

6 VideosInsgesamt 31 Minuten

Verständnis von Schwachstellen in generativer KI und Copilot6 Minuten
Fehlinformationen und Fälschungen: Die dunkle Seite von Copilot3 Minuten
Techniken zur Wahrung der Privatsphäre in Aktion4 Minuten
Datenschutz ist wichtig: Ein visueller Leitfaden zum Schutz von Nutzerdaten in der KI4 Minuten
Verantwortungsvolle AI-Praktiken4 Minuten
AI Unmaskiert: Ihre Rolle bei der Bewältigung der Risiken9 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Wenn KI schief geht: Eine Fallstudie über generative KI-Pannen10 Minuten
Erforschung von Technologien zum Schutz von KI-Daten10 Minuten
Der KI-Risikomanagement-Leitfaden für Unternehmen10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

Können Sie die Risiken von generativer KI und Copilot benennen?15 Minuten
Wie können Sie das Risiko mindern?30 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 30 Minuten

Verbessern Sie Ihren Arbeitsablauf in der Datenwissenschaft und mindern Sie Risiken mit Hilfe von Microsoft Copilot30 Minuten

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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.