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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Data Science & KI"
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Technischer Einstieg in Data Science: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Datenmodellierung und Predictive Analytics mit maschinellem Lernen.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Data-Science-Grundkurs mit KI-Fokus: SQL-Datenbanken, Visualisierung, Mustererkennung und Prognosemodelle ohne Programmierkenntnisse.
Umfassende Vorbereitung auf Karrierewege in Datenanalyse und Data Science — von Excel und Power BI über Python bis zum Machine-Learning-Einstieg mit Zertifikaten von Microsoft und CertNexus.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Umfassende Weiterbildung im Bereich Deep Learning und neuronale Netze — von den mathematischen Grundlagen bis zum produktiven Deployment eigener Modelle mit Python und Keras.
Klassisches Projektmanagement nach GPM-Standard, erweitert um konkrete KI-Anwendungen für Planung, Risikoeinschätzung und Reporting – mit Abschluss als GPM Basiszertifikat.
KI-Grundlagenqualifikation für den Berufsalltag: KI-Konzepte, Prompting, Recht und Datenschutz, KI-Gefahren und gesellschaftliche Perspektiven — kein Programmierkurs, sondern praktische Anwendungskompetenz.
Weiterbildung zur KI-Manager:in: KI-Strategie, Potenzialanalyse, Geschäftsmodellentwicklung, Projektinitiierung und Change Management für den professionellen KI-Einsatz im Unternehmen.
English-language course covering AI fundamentals, generative AI, ethics, and practical business applications for professionals.
Praxisnahe Entwicklung von LLM-Anwendungen: Python, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken und KI-Agenten – vier Sprints bis zum eigenen Capstone-Projekt.
Dieser Kurs vermittelt umfassende Kenntnisse zur Nutzung von KI auf der Azure-Plattform: Machine Learning, Datenverarbeitung, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und das Deployment skalierbarer KI-Lösungen.
Fundierter Einstieg in KI-Konzepte und Microsoft Azure AI Services mit direkter Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-900.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierungen PL-300, AI-900 und CertNexus CAIP.
Viertstufige CertNexus-Zertifizierung in KI und IoT — von den Grundlagen bis zum Practitioner-Abschluss — kombiniert mit praxisnahem Microsoft-Office-365-Training in einem Vollzeit-Lehrgang.
KI-Grundlagen und Vibe Coding für IT-Fachkräfte: Cursor, GitHub Copilot und Claude Code produktiv einsetzen, Prompts präzise formulieren und KI-generierten Code kritisch bewerten.
Intensiv-Bootcamp in Data Science und KI: von SQL und Python bis zu Machine Learning, Statistik und Cloud-Anwendungen – für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.
English-language training on building autonomous AI agents and workflow automations with n8n and large language models.
Praxisorientierter Einstieg in die Entwicklung autonomer KI-Agenten und die Automatisierung von Arbeitsprozessen mit n8n, LangChain und modernen Agenten-Frameworks.
Einstieg in KI-Technologien auf Basis von Microsoft Azure: Grundlagen der Cloud, künstlichen Intelligenz und Microsoft 365 mit Vorbereitung auf drei anerkannte Microsoft-Zertifizierungen.
Praxisnahe Weiterbildung zur KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen über scikit-learn und TensorFlow bis hin zu produktionsreifen Azure-KI-Lösungen mit mehreren Zertifizierungen.
Spezialisierter Kurs, der UX Designern vermittelt, wie sie KI-Sprachmodelle durch gezieltes Prompt Engineering in jeden Phase des Design-Prozesses produktiv einsetzen.
Umfassende KI-Weiterbildung mit Microsoft AI-900 und fünf CertNexus-Zertifizierungen — vom KI-Fundament über Business-Governance und ML-Entwicklung bis zu Generative AI und Emerging Technologies.
Kombinierte Weiterbildung aus Prozessautomatisierung mit KI, Data-Science-Grundlagen in Python, No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow und DevOps/CI-Praxis.
Praxiskurs zum Entwurf und zur Koordination autonomer KI-Agenten: vom Einzelagenten bis zur kollaborativen Multi-Agenten-Architektur mit LangChain, AutoGen und CrewAI.
Weiterbildung für Fachkräfte, die KI-Architektur mit dem produktiven Einsatz von ChatGPT-4o verbinden — über Azure AI Engineer (AI-102), CertNexus AIBIZ und einen praxisintensiven Prompt-Engineering-Workshop.
Karrierekurs für erfahrene Entwickler:innen: Bestehende Programmierkompetenz in KI-Engineering überführen — von LLM-Integration und RAG-Systemen über Agentic AI bis zum produktionsreifen Deployment eigener KI-Applikationen.
Prompt Engineering für HR-Fachkräfte: KI-Werkzeuge gezielt in Recruiting, Onboarding und Personalentwicklung einsetzen — rechtssicher, datenschutzkonform und bias-bewusst.
KI-Entwicklerkurs mit Python, Azure AI, TensorFlow und Zusatzqualifikation Accessibility Fundamentals — für barrierefreie KI-Anwendungen nach WCAG-Standard.
Kombination aus KI-Architektur (AI-900, DP-100, AI-102) und Azure-Netzwerkexpertise (AZ-700) — für IT-Fachkräfte an der Schnittstelle von Cloud, KI und Konnektivität.
Weiterbildung zum Data-Analyst mit KI-Bezug: Python, Machine Learning, statistische Analyse, SQL und Datenvisualisierung für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
KI-Entwicklung mit Python und Azure kombiniert mit dem EU AI Act: Sieben Module von Python-Grundlagen über Deep Learning und CertNexus-Zertifizierungen bis zu Risikoklassen und Compliance-Anforderungen der EU-KI-Regulierung.
Von KI-Grundlagen bis zur unternehmensweiten KI-Strategie: Dieser Kurs qualifiziert für Führungsrollen bei der Einführung und Steuerung von KI – abgeschlossen mit TÜV-Rheinland-Zertifikat.
Prüfungsvorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung DP-100: Machine-Learning-Lösungen mit dem Azure Machine Learning Service planen, trainieren und produktiv bereitstellen.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
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