Lernpfad
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Beschreibung des Lernpfades
Associate AI Engineer für Datenwissenschaftler
Voraussetzungen
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"Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!"
Course
Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.
Course
"Lernen Sie, Ihr erstes neuronales Netzwerk zu erstellen, Hyperparameter anzupassen und Probleme in PyTorch zu lösen."
Course
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Course
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally, fine-tuning it, and integrating it within your stack.
Course
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Course
Discover the fundamentals of Git for version control in your software and data projects.
Course
"Python-Tests meistern: Methoden lernen, Prüfungen erstellen und fehlerfreien Code mit pytest und unittest sichern."
abgeschlossen
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