Der Python 101 KI-Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von Python, ohne dass Vorkenntnisse im Programmieren erforderlich sind. Sie lernen die Grundlagen der Programmierung und wie Sie mithilfe von visuellen Programmiertechniken und Künstlicher Intelligenz (KI) schnell zu nützlichen Ergebnissen gelangen. Peter Kocmann zeigt Ihnen anhand praktischer Beispiele, wie Sie Python im Alltag und im beruflichen Umfeld effizient einsetzen können.
ZielgruppeInteressierte ohne Vorerfahrung im Programmieren, die schnell praxisnahe Python-Kenntnisse erwerben möchten.
Voraussetzungen
- Installation von Webex Meetings, Python und VS-Code
- Headset (Mikrofon und Kopfhörer)
- Administratorenrechte und eine stabile Internetverbindung auf dem Computer
- einfache Englischkenntnisse zum Lesen von Hilfetexten
- IT-Affinität und sicherer Umgang mit dem eigenen Computer
Ziele
- Verständnis der grundlegenden Konzepte der Programmierung mit Python
- Anwendung von Python zur Automatisierung von Aufgaben im Alltag und Beruf
- effiziente Nutzung von Python zur Dateiverwaltung und Datenmanipulation
- Erlernen der grundlegenden Techniken des Machine Learning
- sicherer Umgang mit Datentypen, Listen und Schleifen zur Strukturierung und Analyse von Daten
- praktische Fähigkeiten zur Automatisierung und Analyse durch praxisnahe Projekte
- Erkennen von realen Anwendungsfällen für Python in beruflichen und alltäglichen Szenarien
Inhalte
- Datentypen und Operatoren: Einführung in str, int, float, bool sowie Operatoren und ihre Präzedenz
- Listen, Dictionaries, Sets,Tupel: Anwendung und Manipulation von Listen und Dictionaries, Mengenoperationen und Nutzung von unveränderlichen Listen (Tupeln)
- Entscheidungsstrukturen und Schleifen: Bedingte Anweisungen (if, elif, else) und Schleifenstrukturen (for, while)
- Funktionen und Fehlerbehandlung: Erstellen von Funktionen, Exception Handling und Nutzung von Lambda-Funktionen
- Dateihandling: Lesen, Schreiben und Bearbeiten von CSV- und JSON-Dateien sowie Arbeiten mit Dateipfaden (os.path, pathlib)
- Maschinelles Lernen: Einführung in Machine Learning, mit Beispielen wie der Gesichtsmerkmalsklassifikation mit dem Olivetti-Faces-Datensatz
Praktischer Nutzen
- Dateinamen ergänzen: Automatisieren Sie die Bearbeitung von Dateinamen in PDFs, um Konsistenz und Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten.
- Formulardaten extrahieren: Lesen Sie Daten aus einheitlich strukturierten Formularen und stellen Sie sie übersichtlich zusammen.
- Metadatenverwaltung in Bildern: Standardisieren Sie Schlagworte, um die Archivierung und Suche von Bildern zu vereinfachen.
- Batch-Umbenennung von Dateien: Verwalten Sie große Datenmengen durch gleichzeitige Umbenennung von Dateien nach vorgegebenen Kriterien.
- Berichtserstellung automatisieren: Generieren Sie Berichte und Facharbeiten automatisch aus Rohdaten, inklusive Gliederung und Formatierung.
- Dokumentenkonvertierung: Konvertieren Sie Dokumente schnell und effizient zwischen verschiedenen Formaten (z.B. Word zu PDF, CSV zu Excel).
- Sankey-Diagramme zur Datenvisualisierung: Erstellen Sie Sankey-Diagramme zur Visualisierung von Datenflüssen.
- Machine Learning: Gewinnen Sie einen Eindruck von Python im Bereich Machine Learning anhand von Gesichtsmerkmal-Klassifikation.
Vortrag, F&A, Demonstrationen, Übungen
Hinweise
Der Kurs findet online statt.
Bitte stellen Sie sicher, dass Python korrekt installiert ist (wichtig: Setzen Sie das Häkchen bei "Add Python to PATH"). Der Kurs verwendet die aktuellsten Versionen von Python und Visual Studio Code.
