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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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Fundierte Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netzwerke, Deep Learning, NLP und Computer Vision — mit international anerkanntem Zertifikat.
Kombiniertes Programm für KI/ML-Spezialisten und Cisco CCNP: Machine Learning, neuronale Netze und fortgeschrittenes Enterprise-Networking in einer Weiterbildung.
Zweiteiliger Intensivkurs: KI im Gesundheitswesen mit Fokus auf Machine-Learning-Infrastruktur und AWS-spezifische Lösungsarchitektur — kombiniert mit der AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01).
Spezialisierung auf KI und maschinelles Lernen kombiniert mit vertieften Kenntnissen in Microsoft Project — für Fachkräfte, die ML-Projekte sowohl technisch als auch planerisch verantworten.
KI- und Machine-Learning-Spezialist kombiniert mit dem CEH-Zertifikat (EC-Council): maschinelles Lernen, neuronale Netze und KI-gestützte Cyberangriffe in einer praxisnahen Weiterbildung.
AI and Machine Learning Specialist kombiniert mit Salesforce AI Developer: maschinelles Lernen, NLP und Einstein-Plattform für KI-gestützte CRM- und Automatisierungslösungen auf Salesforce.
KI-gestützte Automatisierung auf professionellem Niveau kombiniert mit AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01): Intelligente Workflows, ML auf AWS und skalierbare KI-Prozessautomation.
KI-Anwendungen im Unternehmenskontext kombiniert mit der AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01): strategische KI-Nutzung und tiefes AWS-ML-Praxiswissen in einem Kurs.
Kombikurs: Datenanalyse mit KI-Methoden und Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning – Specialty-Prüfung (MLS-C01) für Data-Professionals, die ML-Workloads auf AWS operationalisieren.
Kombination aus AI- und Machine-Learning-Grundlagen mit der CAPM-Zertifizierung des PMI — für Fachkräfte, die KI-Projekte methodisch planen und steuern wollen.
Weiterbildung mit Fokus auf Natural Language Processing, Computer Vision und Azure Cognitive Services — kombiniert mit der Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Engineer Associate (AI-102).
Kombination aus AI- und Machine-Learning-Spezialisierung mit PRINCE2 Practitioner — für Fachkräfte, die KI-intensive Projekte nach einer strukturierten, skalierbaren Projektmanagement-Methode führen wollen.
Weiterbildung, die Methoden zur Prozessoptimierung und Fehlerursachenanalyse nach Six Sigma Black Belt mit dem Einsatz von KI und maschinellem Lernen für datengetriebene Qualitätssicherung verbindet.
Kombination aus KI- und Machine-Learning-Expertise mit dem Project Management Professional (PMP) nach PMI-Standard: Technische ML-Kompetenz trifft strukturiertes Projektmanagement.
Kombination aus KI-Entwicklung und der AWS-Zertifizierung Machine Learning – Specialty (MLS-C01): Sie lernen, ML-Workloads auf AWS zu konzipieren, zu trainieren und in produktiven Systemen zu betreiben.
Kombination aus AI-Ethik und Governance mit der AWS Machine Learning Specialty (MLS-C01): Verantwortungsvoller KI-Einsatz auf der AWS-Cloud-Plattform.
Kombinierende Weiterbildung für ML-Projektmanagement: Python-Grundlagen, KI-Konzepte und Scrum- sowie PRINCE2-Zertifizierungen für die Steuerung von Machine-Learning-Projekten.
Kombikurs aus KI/ML-Spezialisierung und Red Hat Certified Engineer (RHCE/EX294): Automatisierung mit Ansible trifft auf Machine-Learning-Methodik in Cloud-Umgebungen.
Strukturierter Einstieg in das maschinelle Lernen: von ML-Grundlagen über Deep Learning mit TensorFlow und Keras bis zur Modellevaluierung – zertifiziert durch das Anbieterprogramm AiU.
Kombinations-Weiterbildung, die ein trägerinternes KI- und Machine-Learning-Curriculum mit der Vorbereitung auf die ISACA-CISM-Zertifizierungsprüfung verbindet.
Praxisnahe Weiterbildung für Sicherheits- und Cloud-Fachleute, die KI-gestützte Bedrohungsabwehr mit der AWS Certified Machine Learning Specialty-Zertifizierung (MLS-C01) verbinden.
Machine-Learning- und KI-Grundlagenmodul: Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und der sinnvolle Einsatz von LLMs in Python praktisch umgesetzt.
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
Überwachtes maschinelles Lernen in R: von Regression und Klassifikation über Kreuzvalidierung bis zu Random Forests und Hyperparameter-Optimierung.
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
Weiterbildung zu KI in der Robotik mit Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Specialty: Machine-Learning-Modelle, Cloud-Architektur und Anwendung in robotischen Systemen.
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
Modulare Weiterbildung zu KI, Machine Learning und Microsoft Power Platform mit individuell kombinierbaren Modulen im virtuellen Klassenzimmer.
KI-Weiterbildung mit Fokus auf Cloud Computing und Machine Learning, die gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorbereitet.
Einstieg in Machine Learning: SQL und Python als Fundament, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow.
Von der Datenbereinigung über explorative Datenanalyse und Feature-Selektion bis zu Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen – Modellierungskompetenz für den Data-Science-Alltag.
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Kombiniertes Curriculum aus KI/Machine-Learning-Grundlagen und Vorbereitung auf die ISC2-Zertifizierung Certified Cloud Security Professional (CCSP).
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