Kurs ADN Workshop - Decrypting AI - Webinar von ADN Advanced Digital Network Distribution GmbH

• Maschinelles Lernen (ML): Der Prozess, bei dem ein System aus Daten lernt, ohne explizit programmiert zu werden. ML umfasst verschiedene Methoden, wie z.B. überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen.
• Neuronale Netze (NN): Eine Art von ML-Modell, das aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen besteht, die miteinander verbunden sind. NN können komplexe Muster in den Daten erkennen und verschiedene Aufgaben ausführen, wie z.B. Klassifizierung, Regression, Generierung und Übersetzung.
• Deep Learning (DL): Eine Unterdisziplin von ML, die sich auf den Einsatz von tiefen NN spezialisiert hat. DL hat in den letzten Jahren viele Fortschritte erzielt, insbesondere in den Bereichen Computer Vision, Natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung.
• Computer Vision (CV): Das Gebiet der KI, das sich mit der Analyse und Verarbeitung von visuellen Informationen befasst, wie z.B. Bildern und Videos. CV kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie z.B. Gesichts- und Objekterkennung, Szenenverständnis, Bildbearbeitung und -synthese.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Das Gebiet der KI, das sich mit der Analyse und Verarbeitung von natürlichen Sprachen befasst, wie z.B. Deutsch, Englisch oder Chinesisch. NLP kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie z.B. Textverständnis, Textgenerierung, Sentimentanalyse und Maschinelle Übersetzung.

• Microsoft Azure: Eine Cloud-Plattform, die Ihnen verschiedene KI-Dienste anbietet, wie z.B. Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, Azure Bot Service und Azure Databricks.
• Microsoft Power Platform: Eine Low-Code-Plattform, die Ihnen ermöglicht, schnell und einfach KI-gestützte Anwendungen zu erstellen, wie z.B. Power Apps, Power Automate, Power BI und Power Virtual Agents.
• Microsoft AI Lab: Eine Online-Plattform, die Ihnen verschiedene KI-Experimente und -Lernressourcen zur Verfügung stellt, wie z.B. Seeing AI, CaptionBot, Sketch2Code und AI School.

• Document Intelligence: Extrahieren von Informationen aus Bildern, PDF, Word Dokumenten per PowerShell.
• Bildanalyse: Analysieren von Bildern zum Erstellen von Captions und Beschreibungen.
• Custom Vision Service: Schnelle, einfache Bilderkennungsmodelle, die sofort einsatzfähig sind.
• Natural Language Processing: Sprachverständnis für automatische Stimmungserkennung bei E-Mail-Eingang.
• AutoML: Automatisiertes Machine Learning zum Erstellen eigener KI-Modelle.

• Tag 1
  • Einleitung
    • Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz?
    • Vorbereiten der Lab-Umgebung
    • Einleitung in Azure und KI-Ressourcen
  • KI-Themen
    • Machine Learning
      • AutoML in Azure (Praxis)
    • Neuronale Netze
    • Deep Learning
    • Microsoft Power Platform
  • Lernmaterial
    • Microsoft AI Lab, Microsoft Learn
• Tag 2
  • Review des Vortages
  • KI-Themen
    • Document Intelligence
      • Automatische Formularerkennung (Praxis)
    • Computer Vision
      • Custom Vision in Azure (Praxis)
    • Natural Language Processing
      • NLP in Azure (Praxis)
    • Microsoft Copilot(s)
      • GitHub Copilot
      • Bing Search, GPT und Images
      • Prompt Engineering
    • Microsoft OpenAI
      • ChatGPT mit Unternehmensdaten
    • Lizenzierung

• AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
• AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
• AI-050 Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service
• ADN AI Skilling Bootcamp (AI-050 & AI-102)

Veranstaltungsdauer: 2 Tage Veranstaltungszeit 1. Tag: 09.30 Uhr - ca. 17.00 Uhr Veranstaltungszeit 2. Tag: 09.00 Uhr - ca. 17.00 Uhr Seminargebühr pro Teilnehmer Unsere Veranstaltungen werden in Kooperation mit den jeweiligen Herstellern realisiert. Wenn Sie an einer unserer Veranstaltungen teilnehmen oder sich anmelden, erklären Sie sich mit der Weitergabe Ihrer Kontaktdaten an den Hersteller einverstanden.

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