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IBM A1000-144 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Implementierung geeigneter Modelle | 26% | - Implementieren von überwachtem Lernen mittels Regressionsverfahren - Implementieren von unüberwachtem Lernen mittels Dimensionsreduktion - Implementieren von überwachtem Lernen mittels Klassifikationsverfahren - Implementieren von unüberwachtem Lernen mittels Clustering-Verfahren |
| Thema 2: Überwachung von Modellen im Produktivbetrieb | 17% | - Überwachen des Modells im Produktivbetrieb - Bewerten des Modells - Feststellen, ob das Modell ungerechtfertigte Verzerrungen aufweist |
| Thema 3: Bewertung von Geschäftsproblemen einschließlich ethischer Aspekte | 21% | - Verstehen ethischer Herausforderungen im Rahmen des Geschäftsproblems - Verstehen der geschäftlichen Anforderungen - Anwenden von AI Design Thinking - Bewertung des Fortschritts anhand der AI Ladder - Verstehen der verfügbaren Daten |
| Thema 4: Explorative Datenanalyse einschließlich Datenaufbereitung | 18% | - Bestimmen von Verfahren zur Bereinigung, Kennzeichnung und Anonymisierung von Daten - Visualisieren von Daten - Ausgleichen und Aufteilen von Datensätzen |
| Thema 5: Modellverfeinerung und Bereitstellung | 18% | - Konfigurieren der Umgebungsvorgaben für das Modelltraining - Trainieren des Modells und Optimieren der Hyperparameter - Auswählen geeigneter Werkzeuge - Umsetzen der Erklärbarkeit des Modells - Bestimmen von Arbeitsschritten und Transformationen zur Merkmalsauswahl und Merkmalsentwicklung |
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