Machine Learning Algorithmen:
- Überwachtes Lernen: Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines (SVM).
- Unüberwachtes Lernen: K-Means-Clustering, DBSCAN und Principal Component Analysis (PCA).
- Ensemble-Methoden: Zufallswälder, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM).
Grundlagen des Deep Learning:
- Einführung in neuronale Netze, CNNs, RNNs und LSTMs.
- Erstelle Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow/Keras.
Konzepte der künstlichen Intelligenz:
- Reinforcement Learning (Q-Learning, Deep Q-Networks).
- Natural Language Processing (NLP): Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Chatbots.
- Computer Vision: Bildklassifikation und Objekterkennung