Unterthema: Datennetze
Datennetze, auch als neuronale Netze bekannt, sind ein zentrales Konzept in der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Netzwerke sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus einer Vielzahl von Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind. Jeder Knoten erhält Eingaben, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe weiter, wobei diese Verarbeitung durch Gewichte und Aktivierungsfunktionen gesteuert wird. Die Stärke der Verbindungen zwischen den Knoten kann durch Training geändert werden, was es dem Netzwerk ermöglicht, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Datennetze werden in vielen Bereichen der KI angewendet, von der Bild- und Spracherkennung über das autonome Fahren bis hin zu Healthcare-Analysetools.
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Netzwerk Administrator IHK (m/w/d)
Kurse und Trainings, die sich mit Datennetzen in der KI befassen, variieren stark in ihrem Niveau und ihren Ansätzen. Einsteigerkurse richten sich häufig an Studierende, Berufstätige und Technikinteressierte, die grundlegende Kenntnisse über KI und maschinelles Lernen erwerben möchten. Diese Kurse decken Basiswissen über neuronale Netze, ihre Architektur und einfache Implementationen ab. Fortgeschrittene Kurse hingegen zielen auf Personen ab, die bereits Erfahrung mit KI haben, wie Data Scientists, Machine Learning Engineers und Forschende. Diese Kurse gehen tief in technische Details, wie zum Beispiel die Feinabstimmung von Hyperparametern, das Training tiefer neuraler Netzwerke (Deep Learning) und die Implementierung spezialisierter Netztypen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs). Ergänzt werden diese Kurse durch praktische Übungen und Projekte, die den Teilnehmenden ermöglichen, das Gelernte auf reale Datenprobleme anzuwenden.