Beschreibung

Diese Veranstaltung ermöglicht Ihnen erstmalige Umsetzungen von einfachen KI-Modellen. Insbesondere werden auch Aspekte der Datenaufbereitung bzw. -sicherheit erläutert und gezeigt, die grundsätzlich als erster Schritt für jegliche KI-Anwendung gesehen werden können. Gleichzeitig können Sie sich diese Veranstaltung im Universitätslehrgang (ULG) Daten- und KI-Management der M/O/T® Management School anrechnen lassen. Erstmalig ist diese Einzelveranstaltung auch mit Microcredentials hinterlegt. Alle Infos zum ULG und zum Thema Microcredentials finden Sie unter: mot.ac.at/universitaetslehrgaenge/management-leadership/daten-und-kuenstliche-intelligenz-management-2/

Inhalt

• Verwendung der JupyterLab IDE: Lokal oder als Dienst
• Python und Jupyter Notebook im Überblick
• Überblick über Datenquellen
• Einführung in Datenprotokolle und -formate
• Datenschutzaspekte bei der Datenverarbeitung
• Gemeinsame Umsetzung von einfachen KI-Modellen zum praktischen Einsatz im Unternehmen

 

Ziele

TeilnehmerInnen dieser Veranstaltung sind in der Lage...

… Die JupyterLab IDE zur Programmierung in Python zu verwenden

… Jupyter Notebook für Datenmanagement und Analyseaufgaben zu nutzen

… Verschiedene Datenquellen zu identifizieren und zu nutzen, einschließlich der grundlegenden Datenprotokolle und -formate

… Fragen wie "Woher kann ich Daten erhalten?" und "Was kann ich damit machen?" in Bezug auf ihr eigenes Arbeitsumfeld zu beantworten

… Datenschutzaspekte bei der Datenverarbeitung zu berücksichtigen

… Techniken des Web Scraping zu verstehen und Daten aus dem Internet zu sammeln

… Grundlagen der Datenmanipulation und Datenvisualisierung anzuwenden

… Grundlegende Konzepte des Machine Learning zu verstehen und Anwendungsbeispiele zu erkennen

… Einfache Regression und Klassifikation mittels vortrainierten Modellen durchzuführen

… Grundlagen des Ensemble Learning zu verstehen und in praktischen Anwendungen umzusetzen