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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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Grundkurs zu neuronalen Netzen: Architektur, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation verstehen und in SQL-gestützter Datenaufbereitung sowie ersten CNN-/RNN-Anwendungen praktisch umsetzen.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
Kurs zu theoretischen und praktischen Ansätzen im Deep Learning: von Datenmanagement und Feature Engineering über CNNs, RNNs und Hyperparameter-Tuning bis zur Visualisierung mit Power BI.
Spezialisierter Deep-Learning-Kurs zu Transfer Learning: vortrainierte neuronale Netzwerke für neue Aufgaben anpassen, mit SQL-Datenaufbereitung, statistischer Optimierung und Power-BI-Auswertung.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Kombination aus Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement: Prognosemodelle entwickeln, wirtschaftliche Potenziale datenbasiert identifizieren und in Investitionsentscheidungen einordnen.
KI-Technologien für datenintensive Analysen: SQL, Power BI und neuronale Netze zur Gewinnung belastbarer Entscheidungsgrundlagen.
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Kombinierte Weiterbildung: TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle, ergänzt um Python-Programmierung und relationale Datenbanken mit SQL.
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
ChatGPT-gestützte Strukturierung von Anwendungsfällen für den digitalen Büroalltag: Prompting, Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller KI-Einsatz für Digital Office Analysts.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
Kombi-Qualifizierung aus agilem Projektmanagement nach Kanban und den Grundlagen von Microsoft Azure AI – mit den externen Zertifikaten Exin Kanban Foundation und Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900).
ChatGPT gezielt im Data-Science-Alltag einsetzen: Code-Generierung, Modellauswahl und verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen.
Praxisnaher Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle: von Power BI und SQL über Statistik bis zu Machine Learning für strategische Entscheidungen.
Analyseergebnisse mit Power BI visuell aufbereiten und als überzeugende Data Story kommunizieren - von Dashboards bis zur adressatengerechten Präsentation.
Anwendungsorientierter Deep-Learning-Kurs: von Feature-Selektion über Hyperparameter-Tuning bis zur Automatisierung kompletter KI-Workflows.
Vertiefende Weiterbildung zur Steuerung generativer KI-Modelle: Mehrschritt-Prompts, Rollen- und Kontextvorgaben, Parametrisierung und systematische Bewertung von KI-Ausgaben.
Entwicklung, Bewertung und Optimierung von KI-Modellen für Wirtschaft und Wissenschaft: Statistik, SQL-Datenaufbereitung, Power BI und neuronale Netze im Zusammenspiel.
Weiterbildung zur Integration von OpenAI-Modellen in Data-Science-Workflows: Python, SQL, Machine Learning und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
Einstieg in Deep Learning mit klarem Fokus auf Computer Vision: Bilddaten aufbereiten, Convolutional Neural Networks trainieren und für Klassifikation, Objekterkennung sowie Segmentierung einsetzen.
Breiter Einstieg in die Modellierung neuronaler Netze: Datenpipelines aufbauen, CNNs und RNNs für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren und mit Hyperparameter-Tuning optimieren.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Power BI, Python und pandas: Dashboards bauen, Daten programmatisch bereinigen und statistische Methoden für fundierte Geschäftsentscheidungen anwenden.
NLP-Techniken für Textklassifikation und Stimmungsanalyse: Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning zur Analyse großer Textmengen.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Werteverteilungen und Streuungen mit Excel strukturiert auswerten, aufbereiten und verständlich kommunizieren - mit Blick auf den Einsatz von KI-Werkzeugen.
Von der Idee zum funktionierenden Chatbot: NLP-Grundlagen, Dialogflow-Design, technische Umsetzung und ein eigenes Praxisprojekt in der Conversational-AI-Entwicklung.
ChatGPT gezielt für die Datenanalyse einsetzen: SQL-Unterstützung, statistische Interpretation und automatisierte Berichte - mit Fokus auf verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Data-Science-Grundlagen kombiniert mit Datenschutzrecht und SQL-Datenbanken: Datenanalyse, Machine Learning und DSGVO-konforme Datenverarbeitung in einem Kurs.
Anwendungsorientierter Data-Science-Kurs: automatisierte Workflows, Datenpipelines und Power-BI-Reporting anhand konkreter, praxisnaher Beispielszenarien.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Projektorientierter Data-Scientist-Kurs mit Business-Intelligence-Fokus: Hypothesentests, Kennzahlen und Dashboards für konkrete Geschäftsfragestellungen.
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