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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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Einstieg in Machine Learning und AWS Cloud mit DeepRacer: Reinforcement Learning, Data Science, Deep Learning und Vorbereitung auf mehrere AWS-Zertifizierungen.
Weiterbildung zum KI-Manager / zur KI-Managerin mit AWS Machine Learning Specialty — von KI-Strategie und Cloud-Grundlagen bis zu praktischen ML-Projekten und Zertifizierungsvorbereitung.
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Praxisorientierte Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01), zweisprachig in Deutsch und Englisch unterrichtet.
Vollständige Python-Ausbildung von den Grundlagen bis Machine Learning und Cloud: PCAP-Zertifizierung und AWS-Zertifikat als optionale Abschlüsse, mit praktischer Einbindung von Data Science, Deep Learning und MLOps.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen praxisnah: Klassifikation, Clustering und Regression kombiniert mit SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung für automatisierte ML-Pipelines.
Einstiegskurs in Machine Learning und KI ohne Vorkenntnisse: Grundlagen des maschinellen Lernens, SQL-Datenaufbereitung und Modellergebnisse in Power BI visualisieren.
Muster in großen Datenmengen erkennen und in Vorhersagemodelle übersetzen: statistische Methoden, SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung mit DAX.
Reinforcement Learning für adaptive Systeme: Datenpipelines mit SQL, Visualisierung in Power BI und Training autonomer Modelle durch Policy-Optimierung – ohne Vorkenntnisse.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
Vertiefungskurs zu Feature Engineering und Modelloptimierung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Hyperparameter-Tuning und Power-BI-Visualisierung für bessere ML-Modelle.
Praxiskurs für unternehmensnahe Machine-Learning-Anwendungen: Datenaufbereitung mit SQL, Modelltraining für Klassifikation, Regression und Clustering sowie Ergebnisvisualisierung in Power BI.
Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung MLA-C01: Machine-Learning-Modelle entwickeln, deployen und optimieren auf AWS mit SageMaker, Glue und MLOps.
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
Intensive Weiterbildung zur KI-Managerin mit AWS-Zertifizierung: KI-Strategie, Machine Learning, Data Science, Reinforcement Learning und AWS-Cloud-Technologien in einem praxisorientierten Vollzeitprogramm.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Umfassender Lernpfad zu Grundlagen und Techniken der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens — mit Microsoft-KI-Zertifizierungen AI-900 und AI-102.
Umfassendes KI- und ML-Programm mit Python, TensorFlow/Keras, Azure AI-102, CertNexus CAIP/CDSP und Generative AI — vom Konzept bis zur produktiven Deployment-Pipeline.
Python-basierter Kurs zu Predictive Analytics: Machine-Learning-Modelle trainieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse mit Power BI visualisieren.
13-wöchige Vollzeit-Weiterbildung zur Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierungsprüfung MLA-C01 (Machine Learning Engineer – Associate) mit Schwerpunkt auf SageMaker, MLOps und AWS-AI-Services.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python, SQL, Supervised Learning, PySpark und Power BI für Data Scientists und Analysten.
Fortgeschrittene Python-Weiterbildung für Machine Learning: NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch inklusive Feature Engineering und Modelloptimierung.
Praxisorientierte Weiterbildung in Python für maschinelles Lernen mit NumPy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib – von der Datenvorverarbeitung bis zu ML-Algorithmen.
Umfassender Einstieg in maschinelles Lernen mit Python: von Datenanalyse über scikit-learn bis zu neuronalen Netzen mit TensorFlow – praxisorientiert und zertifizierungsrelevant.
Umfassende Weiterbildung in Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen, von der Grundlagenprogrammierung bis zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen.
Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen und praktische Anwendung mit Python – von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell.
Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.
AI and Machine Learning 3.0 vermittelt einen breiten KI- und ML-Überblick von Datenmanagement mit Azure und ML-Modellentwicklung bis zur unternehmensweiten KI-Integration mit CAIP, CDSP, AIBIZ und AI-900/AI-102.
Umfassende KI- und ML-Weiterbildung mit fünf anerkannten Zertifizierungen: Azure AI-900, CertNexus CAIP und CDSP, EXIN BCS AI Foundation sowie Python for Data Science — für einen systematischen Einstieg in KI und maschinelles Lernen.
Weiterbildung für Data Engineers: Datenpipelines auf Azure aufbauen und ML-Modelle mit Python-Skripten trainieren — mit Microsoft DP-900, DP-100 und der Zusatzqualifikation DP-3007 für automatisiertes Modelltraining.
Praxisintensive Weiterbildung zum Machine Learning Engineer und Data Scientist: ML-Grundlagen, Azure DP-100, Azure AI-102 und CertNexus CDSP im kombinierten Curriculum mit End-to-End-Projektarbeit.
Fortgeschrittener Kurs für erfahrene Data Scientists und ML Engineers: multivariate Statistik, Ensemble-Verfahren und vollständige KI-Systeme in Azure — mit Vorbereitung auf DP-100, CDSP und AI-102.
Breit angelegtes Data-Scientist-Training mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Grundlagen für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Breites KI- und ML-Programm mit Microsoft AI-900/AI-102, CertNexus AIBIZ/GENAIBIZ/CAIP/CDSP und Python – von strategischen KI-Grundlagen bis zu eigenen Deep-Learning-Implementierungen.
Intensiver Bootcamp-Kurs zu maschinellem Lernen und generativer KI: ML-Algorithmen, GANs, Transformer, GPT, VAEs, Bildgenerierung und Sprachmodellierung.
Weiterbildung zu Datenanalyse und Machine Learning für die Lieferkettenoptimierung mit Python — von Datenerfassung und -bereinigung bis zu prädiktiven Modellen für Supply-Chain-Entscheidungen.
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