KI-Entwicklung mit Python

Die Weiterbildung „KI-Entwicklung mit Python“ vermittelt eine fundierte Einführung in die Programmierung und Umsetzung KI-basierter Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf Python, Datenverarbeitung und grundlegenden Machine-Learning-Verfahren im Entwicklungsprozess.


Grundlagen der KI-Entwicklung mit Python

• KI-Entwicklung einordnen, indem zentrale Begriffe und Methoden anhand einfacher Python-Beispiele erklärt werden


• Python einsetzen, um typische Aufgaben der KI-Entwicklung technisch umzusetzen


• Entwicklungsabläufe verstehen, um Schritte von der Datenbasis bis zum KI-Modell nachzuvollziehen


• Arbeitsumgebungen nutzen, um Python-Code für KI-Entwicklung strukturiert zu erstellen und auszuführen

Python-Programmierung für KI-Anwendungen

• Python programmieren, um Datenstrukturen für die KI-Entwicklung gezielt zu verarbeiten


• Daten verarbeiten, um mit Python numerische Werte für KI-Anwendungen aufzubereiten


• Daten analysieren, um Muster als Grundlage für KI-Entwicklung zu erkennen


• Code organisieren, um Python-Skripte für KI-Projekte nachvollziehbar zu strukturieren

Machine Learning mit Python

• Machine Learning umsetzen, indem Modelle in Python trainiert und angepasst werden


• Daten vorbereiten, um Feature Engineering für die KI-Entwicklung anzuwenden


• Modelle bewerten, um Ergebnisse von Machine Learning mit Python zu überprüfen


• Modelle testen, um Stabilität und Aussagekraft in der KI-Entwicklung sicherzustellen

Integration von KI-Funktionen in Python-Projekte

• KI-Funktionen einbinden, um Python-Anwendungen um intelligente Logik zu erweitern


• Schnittstellen nutzen, um KI-Modelle in bestehende Python-Programme zu integrieren


• Modelle speichern, um trainierte Ergebnisse der KI-Entwicklung weiterzuverwenden


• Fehler analysieren, um Probleme in Python-Code und KI-Modellen systematisch zu beheben

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen die Teilnehmenden über grundlegende Kenntnisse der KI-Entwicklung mit Python. Sie können Daten verarbeiten, Machine-Learning-Modelle erstellen und KI-Funktionen integrieren. Damit besitzen sie eine tragfähige Basis für weiterführende Aufgaben in Python-basierten KI-Projekten.