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Machine Learning verstehen und anwenden lernen

Strukturiertes Lernprogramm mit praktischen Übungen

Unser Kurs verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Programmieraufgaben. Sie lernen, wie neuronale Netze funktionieren, wie Algorithmen Muster erkennen und wie Sie ML-Modelle selbst trainieren können.

Interaktive Lernumgebung mit Machine Learning Visualisierungen

Wie funktioniert das Programm?

Jeder Kursabschnitt kombiniert Videomaterial, interaktive Übungen und echte Programmieraufgaben. Sie arbeiten mit Python und gängigen Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn.

Grundlagen und mathematische Basis

Bevor Sie mit Modellen arbeiten, schauen wir uns an, wie Machine Learning überhaupt funktioniert. Das bedeutet: lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und die wichtigsten Optimierungsverfahren.

  • Vektoren, Matrizen und deren Operationen verstehen
  • Gradient Descent und Backpropagation nachvollziehen
  • Kostenfunktionen definieren und minimieren
  • Overfitting erkennen und vermeiden lernen
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Supervised Learning Methoden

Sie trainieren Modelle mit gelabelten Daten: von einfacher linearer Regression bis zu komplexen neuronalen Netzen. Jede Übung enthält echte Datensätze und klare Erfolgsmetriken.

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Unsupervised Learning Techniken

Clustering-Algorithmen, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung stehen hier im Fokus. Sie lernen, wie Modelle Strukturen in Daten finden, ohne vorgegebene Labels zu benötigen.

Praktische Programmierübungen und Code-Beispiele
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Deep Learning und neuronale Architekturen

Convolutional Neural Networks für Bilderkennung, Recurrent Networks für Sequenzen und Transformer-Modelle für Sprachverarbeitung. Sie bauen diese Architekturen selbst auf und trainieren sie mit realen Daten.

Praxisnahe Projekte durchführen

Am Ende jedes Moduls gibt es ein größeres Projekt. Zum Beispiel: einen Bildklassifizierer für medizinische Scans, ein Empfehlungssystem für E-Commerce oder ein Sentiment-Analyse-Tool für Social Media.

  • Komplette Pipeline von Datenaufbereitung bis Deployment
  • Modellperformance evaluieren und verbessern
  • Code dokumentieren und versionieren
  • Ergebnisse interpretieren und kommunizieren

Der Kurs ist für Leute gedacht, die bereits Python können und etwas Mathematik mitbringen. Wenn Sie noch nie programmiert haben, sollten Sie zuerst einen Einsteigerkurs belegen.

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