Beschreibung
Einführung in KI und maschinelles Lernen ist ein LinkedIn Learning-Pfad, der KI und maschinelles Lernen von Grund auf einführt und konzeptionelle Grundlagen mit praktischen Werkzeugübungen in einer Reihe von sieben Kursen kombiniert.
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Der Pfad bündelt sieben einzelne LinkedIn Learning-Kurse, jeder von einem anderen Dozenten, mit einer Gesamtdauer von etwa 10 Stunden: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Denkende Maschinen (Doug Rose, 1h36m) behandelt starke und schwache KI sowie grundlegende Ansätze wie maschinelles Lernen; Grundlagen des maschinellen Lernens: Lineare Algebra (Terezija Semenski, 1h21m) behandelt die Mathematik hinter ML-Algorithmen; Deep Learning: Einstieg (2024) (Kumaran Ponnambalam, 1h13m) behandelt die Grundlagen, um ein Deep Learning-Modell zum Laufen zu bringen; Praktische KI: Bildverarbeitung mit Python (Eduardo Corpeño, 2h10m) behandelt den Aufbau von Bildverarbeitungsalgorithmen von Grund auf und die Verwendung von Bibliotheken für reale Projekte; Grundlagen des verstärkenden Lernens (Khaulat Abdulhakeem, 44m) behandelt die Terminologie und Problematiken des RL; Praktisches PyTorch-Maschinenlernen (Helen Sun, 56m) behandelt den Aufbau von Modellen mit PyTorch; und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Neuronale Netzwerke (Gwendolyn Stripling, 1h56m) behandelt die Techniken hinter künstlichen neuronalen Netzwerken. Der Abschluss aller sieben Kurse verleiht ein Abschlussabzeichen.
Am Ende des Pfades sollen die Lernenden verstehen, wie KI und maschinelles Lernen funktionieren, wie KI Fragen zu Verantwortung und Sicherheit aufwirft, wie man Modelle des maschinellen Lernens hinsichtlich ihrer Leistung analysiert und wie man neuronale Netzwerke mit PyTorch und Keras aufbaut.
Der Zugang erfordert ein LinkedIn Learning-Abonnement, und neuen Nutzern wird eine 1-monatige kostenlose Testversion angeboten.
Der Pfad richtet sich an Personen, die sich in Richtung Rollen als Machine Learning Engineer oder Data Scientist weiterentwickeln; seine einführende Struktur und die kurzen Laufzeiten pro Kurs machen ihn zu einem Ausgangspunkt und nicht zu einer tiefen Spezialisierung. LinkedIn weist darauf hin, dass der Pfad für ein Inhaltsupdate um den 2. November 2026 geplant ist, sodass Lernende, die das Abschlussabzeichen anstreben, vor diesem Datum abschließen sollten oder möglicherweise zusätzliche Kurse absolvieren müssen.
- KategorieUnternehmensschulung & E-Learning
- PreismodellKostenlos
Einführung in KI und maschinelles Lernen's Kernfunktionen
Sieben-Kurs-Lehrplan, der die Grundlagen der KI, die Mathematik des maschinellen Lernens und neuronale Netzwerke abdeckt
Etwa 10 Stunden kombinierte Videoanleitungen
Praktische Module zur Bildverarbeitung in Python und zum Modellaufbau in PyTorch
Ein spezieller Kurs zu den Grundlagen des verstärkenden Lernens
Modul zur linearen Algebra, das die Mathematik hinter ML-Algorithmen behandelt
Kurs zu den Grundlagen des tiefen Lernens, um ein funktionierendes Modell zum Laufen zu bringen
Abschlussabzeichen nach Abschluss des gesamten Pfades
Unterricht von sechs benannten Fachspezialisten in den sieben Kursen
Wie verwendet man Einführung in KI und maschinelles Lernen?
Kostenlose Testversion starten: Melden Sie sich für die 1-monatige kostenlose Testversion von LinkedIn Learning an, um den Pfad freizuschalten
Der Reihenfolge folgen: Arbeiten Sie die sieben Kurse in der Reihenfolge durch, beginnend mit den Grundlagen der KI
Mit Code üben: Schließen Sie die praktischen Übungen zur Bildverarbeitung und PyTorch ab
Jeden Kurs abschließen: Beenden Sie den Pfad vor dem Update am 2. November 2026, um die Kontinuität zum Abzeichen zu wahren
Verdienen Sie Ihr Abzeichen: Beenden Sie alle sieben Kurse, um das Abschlussabzeichen zu erhalten
Einführung in KI und maschinelles Lernen's Anwendungsfälle
- Karrierewechsel in KI/ML
- Grundlagen neuronaler Netzwerke
- Angewandte Bildverarbeitung
