Seminar KI für .NET- und Azure

Maschinelles Lernen (ML) vs. Deep Learning (DL)

• Was ist maschinelles Lernen
• Tiefes Lernen
• ANN
• Tiefes ANN
• ConvNets
• RNN

Maschinelles Lernen (ML) vs. Deep Learning (DL) Tools

• ML. NET
• .NET-Werkzeuge für tiefes Lernen
• Azure ML Studio
• TensorFlow und PyTorch
• .NET und Python Jupyter Notebook

Erstellen von Machine Learning (ML)-Modellen 

• Regressionsbasierte Anwendung (Umsatzvorhersage)
• Klassifikationsbasierte Anwendung (Stimmungsanalyse, Betrugserkennung)
• Empfehlungssysteme-Anwendung (Restaurant-Empfehlung)
• Zeitreihenbasierte Anwendung (Energiebedarf)

Erstellen von Deep Learning (DL)-Modellen

• Aufbau von Bildklassifizierungsmodellen mithilfe von ConvNets
• Erstellung von DL-Modellen durch Transfer Learning

AutoML der nächsten Generation zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML)

• ML-Modelle mit ML.NET und AutoML 
• ML-Modelle mithilfe von Azure ML Studio
• ML-Modelle mithilfe von Azure Cognitive Services

Bereitstellen von Lösungen für künstliche Intelligenz (AI)

• ML.NET-basierte Modellen
• DL-Modellen
• ML-Modelle mit Azure 
• Azure-Funktionen als Bereitstellungsstrategie