Unterthema: Datenerfassung
Datenerfassung im Kontext der künstlichen Intelligenz bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Speicherns und Vorbereitens von Daten, die für das Training und die Entwicklung von KI-Modellen notwendig sind. Dieser Prozess ist entscheidend, da die Qualität und Quantität der gesammelten Daten direkten Einfluss auf die Leistung und Genauigkeit eines KI-Systems haben. Datenerfassung beinhaltet verschiedene Techniken wie das Sammeln von Daten aus externen Quellen, das Erfassen in Echtzeit durch Sensoren oder andere Geräte sowie das Aggregieren historischer Datensätze. Die erfassten Daten müssen dann entsprechend gereinigt, normalisiert und annotiert werden, um sie für Machine Learning-Algorithmen verwendbar zu machen.
Ein ähnliches Unterthema ist Datenanalyse und Visualisierung. Erfahren Sie mehr über Datenanalyse und Visualisierung in der Künstlichen Intelligenz und finden Sie KI Kurse und Weiterbildungen, die dieses Thema behandeln.
Kurse und Trainings, die das Thema Datenerfassung behandeln, sind oft Grund- bis Fortgeschrittenenkurse in Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz. Dazu gehören Data Science Bootcamps, Machine Learning Workshops und spezialisierte Kurse in Datenmanagement und -bereinigung. Solche Kurse richten sich vor allem an Data Scientists, Machine Learning Ingenieure, sowie Softwareentwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der Datenvorbereitung erweitern wollen. Diese Zielgruppe benötigt fundierte Kenntnisse in statistischen Methoden, Datenbanken sowie Programmiersprachen wie Python und R. Darüber hinaus gibt es auch spezielle Fortbildungen für Fachkräfte aus Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Marketing, die lernen möchten, wie sie hochwertige Datensätze für ihre spezifischen Anwendungsfälle sammeln und aufbereiten können. Ein weiterer wichtiger Bestandteil dieser Trainings sind ethische Überlegungen und Datenschutzvorschriften, da die Erfassung persönlicher Daten stets rechtlichen und ethischen Standards entsprechen muss.