AI Engineering für Vibe Coder Kurs
Weiterbildung in AI Engineering für Personen mit digitalem Interesse: von Prompt Engineering und LLM-Grundlagen bis zu eigenen KI-Agenten und RAG-Architekturen.
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Weiterbildung in AI Engineering für Personen mit digitalem Interesse: von Prompt Engineering und LLM-Grundlagen bis zu eigenen KI-Agenten und RAG-Architekturen.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.
Data-Science-Grundlagen für Marketingfachkräfte: SQL, Python und Machine Learning zur Kundenanalyse, angewendet auf strategische Marketing-Fragestellungen.
Kombinierte Weiterbildung zu KI-Anwendungen im Unternehmenskontext und Six Sigma Black Belt — Prozessoptimierung trifft auf Datenanalyse und Automatisierung.
Einsteiger-Weiterbildung zu KI-Grundlagen und Arbeit 5.0: digitale Schlüsselkompetenzen, KI im Büroalltag und neue Formen der Zusammenarbeit für Beschäftigte und Berufseinsteiger ohne technische Vorkenntnisse.
Praxisorientierte Data-Science- und KI-Weiterbildung: Python, Big-Data-Werkzeuge, Business Intelligence und der Aufbau eigener KI-Agenten mit projektbasiertem Lernen.
Vier-Module-Programm für angehende KI-Berater/innen: Automatisierung mit KI/RPA, generative Kreativ-KI, Innovationsmanagement und betriebswirtschaftliche Grundlagen in einer Qualifizierung.
Datengetriebene KI-Weiterbildung: Power BI und DAX für Dashboards, SQL für strukturierte Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines und neuronale Netze für smarte Entscheidungen.
SQL-Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines, Power-BI-Modellbewertung und neuronale Netzwerke (CNN/RNN) als praxisnaher Einstieg in Deep-Learning-Projekte.
Spezialisierung auf KI-gerechtes UX-Design — von Explainable-AI-Interfaces über algorithmisches Bias bis zu EU-AI-Act-Grundlagen für Designer.
Praxiskurs für IT-Fachkräfte: ChatGPT und KI-Sprachmodelle gezielt für Code-Generierung, Debugging, Dokumentation und komplexe IT-Aufgaben einsetzen.
Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.
Praxisorientierte Weiterbildung zur KI-gestützten Projektsteuerung mit AI-Agenten, Workflow-Automatisierung, Prompt Engineering und ICDL Microsoft 365.
Der Kurs bereitet auf den Certified Post-Quantum Security Advisor (CPQSA) vor: Grundlagen der Post-Quantum-Kryptografie, NIST/ETSI/BSI-Standards und strategische Migrationsplanung für Unternehmen im Quantenzeitalter.
Praxisorientierte Weiterbildung zum KI-gestützten Applikationsingenieur — von der LLM-API-Integration über RAG-Architekturen bis zu CI/CD-Pipelines mit KI-Werkzeugen.
Einstieg in Deep Learning und neuronale Netze – von automatisierten Datenpipelines über SQL-Datenaufbereitung bis zur Modellanalyse mit Power BI.
SQL, Power BI und Python/pandas im Zusammenspiel: Daten abfragen, visualisieren und analysieren – für fundierte, datengetriebene Entscheidungen.
Praxiskurs Prompt Engineering: strukturierte Prompts für Text-, Bild- und Code-Generierung entwickeln und KI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
Datenanalyse-Weiterbildung für Quereinsteigende: SQL, Power BI, Pandas und Machine-Learning-Grundlagen bis zum eigenen Portfolioprojekt.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Weiterbildung für Marketing-Fachkräfte, die datengestützte Entscheidungen treffen möchten: SQL, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen, PySpark und Supervised Learning in einer praxisnahen Kombination.
Methodenorientierter Data-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
Fortgeschrittene Statistik trifft auf KI-Modellierung: explorative Datenanalyse, Hypothesentests und eigenes Modelltraining für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Prognosemodelle gezielt verbessern: von Sensordaten über SQL, Python-Statistik und Dashboards bis zur datengetriebenen Prozesssteuerung.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt auf Power BI und DAX: Unternehmensdaten in Dashboards verwandeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Controlling und Reporting schaffen.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Datenquellen mit Power Query strukturiert zusammenführen, bereinigen und für Auswertungen sowie KI-gestützte Weiterverarbeitung aufbereiten.
Vertiefte neuronale Netze mit Keras und TensorFlow für autonomes Fahren, Bild- und Sprachverarbeitung sowie eigene Chatbot-Entwicklung.
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