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Ergebnisse für „ki machine learning" in „Data Science & KI"
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Azure-Administration, KI-Grundlagen mit Azure AI und IT-Sicherheit in einem Kurs – Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungen AZ-104 und AI-900 sowie CompTIA Security+.
Weiterbildung zum gezielten Einsatz von Prompts für KI-Bildgeneratoren wie DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion – mit Fokus auf visuelle Qualität, Stilsteuerung und kreative Bildgestaltung.
Weiterbildung zur KI-gestützten Datenanalyse und Visualisierung – kombiniert Prompt-Engineering-Kompetenz mit Daten-Mapping, Reporting-Automatisierung und dem Einsatz von R für datenbasierte Entscheidungen.
Praxisorientierte Weiterbildung in Prompt Engineering: von KI-Grundlagen über Prompt-Techniken bis zur branchenspezifischen Anwendung, mit interner Zertifizierungsprüfung.
Weiterbildung in AI Engineering für Personen mit digitalem Interesse: von Prompt Engineering und LLM-Grundlagen bis zu eigenen KI-Agenten und RAG-Architekturen.
Machine-Learning- und KI-Grundlagenmodul: Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und der sinnvolle Einsatz von LLMs in Python praktisch umgesetzt.
Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.
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.
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.
Überwachtes maschinelles Lernen in R: von Regression und Klassifikation über Kreuzvalidierung bis zu Random Forests und Hyperparameter-Optimierung.
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.
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
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.
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
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.
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.
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.
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