• Grundlagen von Machine Learning und neuronalen Netzen
• Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Klassifikation, Clustering und Regressionsverfahren
• Modelltraining, -optimierung und -validierung
• Arbeiten mit Scikit-learn, TensorFlow und Keras