AI Engineering - Data Science und Machine Learning Bootcamp

Neu

Bootcamp

In dieser Phase vertiefst du dein Verständnis für Daten und lernst, wie du sie gezielt analysieren und aufbereiten kannst. Du arbeitest mit SQL, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, und nutzt Pandas, um diese effizient zu verarbeiten und zu transformieren. Dabei baust du dir die Grundlagen der explorativen Datenanalyse (EDA) auf und lernst, Muster, Zusammenhänge und Trends in Datensätzen zu erkennen.
Zusätzlich wirst du verschiedene Visualisierungstechniken anwenden, um deine Ergebnisse aussagekräftig darzustellen. Damit legst du den Grundstein für alles, was später im Bereich Machine Learning und AI Engineering folgt.

Maschinelles Lernen klingt komplex? Wir machen es verständlich! In dieser Phase tauchst du in die Grundlagen des überwachten Lernens (Supervised Learning) ein und erfährst, wie Maschinen aus Daten lernen.
Du beschäftigst dich intensiv mit Regressions- und Klassifikationsmodellen – zwei der wichtigsten Methoden, um Vorhersagen zu treffen oder Daten in sinnvolle Kategorien einzuteilen. Dabei lernst du, wie diese Modelle funktionieren und wann welche Methode am besten eingesetzt wird.

Darüber hinaus wirst du mit den zentralen Konzepten der Modellevaluation vertraut gemacht: Präzision, Genauigkeit, F1-Score und weitere Metriken helfen dir dabei, die Qualität deiner Vorhersagen zu messen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zum Abschluss der Phase setzt du dein Wissen in einem eigenen Machine-Learning-Projekt um und erlebst, wie Theorie in die Praxis umgesetzt wird.

In dieser Phase vertiefst du dein Wissen im Bereich Deep Learning und lernst, wie künstliche neuronale Netzwerke aufgebaut sind und funktionieren. Du entwickelst ein Verständnis für moderne Deep-Learning-Architekturen und setzt eigene Modelle um.

Darüber hinaus beschäftigst du dich mit Zeitreihenanalysen, die dir helfen, Daten über längere Zeiträume hinweg zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Natural Language Processing (NLP) – der Verarbeitung und Analyse von Textdaten – sowie dem Aufbau von Empfehlungssystemen (Recommender Systems), die personalisierte Vorschläge generieren.

Am Ende dieser Phase hast du nicht nur ein solides Verständnis für Deep-Learning-Konzepte, sondern bist auch in der Lage, sie in praxisnahen Projekten anzuwenden.

In dieser Phase lernst du, wie du deine Machine-Learning-Modelle in produktive Anwendungen überführst und den gesamten Entwicklungsprozess skalierst. Du arbeitest mit APIs, um deine Modelle für externe Anwendungen bereitzustellen und zu integrieren.

Außerdem wirst du Docker kennenlernen, um reproduzierbare Umgebungen zu erstellen und sicherzustellen, dass deine Projekte unabhängig von Systemen oder Plattformen funktionieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Cloud Deployments, damit du deine Lösungen effizient in der Cloud implementieren kannst.

Zum Abschluss beschäftigst du dich mit MLOps – den Best Practices für den Betrieb und die kontinuierliche Optimierung von Machine-Learning-Modellen. Nach dieser Phase bist du bestens gerüstet, um KI-Lösungen nicht nur zu entwickeln, sondern auch professionell bereitzustellen und zu betreiben.

In der finalen Phase deines Bootcamps setzt du all dein Wissen in einem Capstone-Projekt um. Hier entwickelst du eine eigene Machine-Learning-Lösung, bereitest sie End-to-End für den Deployment-Prozess vor und stellst sicher, dass deine Modelle mithilfe gezielter Modellüberwachung langfristig stabil und zuverlässig bleiben.

Von der Datenaufbereitung bis zur Projektarbeit arbeitest du realitätsnah an Herausforderungen, die dir auch im Job begegnen werden. So bist du optimal auf deinen Einstieg als AI Engineer vorbereitet!