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Ergebnisse für „ki machine learning" in „Data Science & KI"
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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.
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 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.
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.
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.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
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.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Werteverteilungen und Streuungen mit Excel strukturiert auswerten, aufbereiten und verständlich kommunizieren - mit Blick auf den Einsatz von KI-Werkzeugen.
Kombiniertes Curriculum aus KI/Machine-Learning-Grundlagen und Vorbereitung auf die ISC2-Zertifizierung Certified Cloud Security Professional (CCSP).
Praxisorientierte Weiterbildung zum Big Data Analyst: KI und Machine Learning zur Modellierung großer Datenmengen, kombiniert mit SQL, Cloud-Datenbanken und Power-BI-Visualisierung.
ChatGPT gezielt für die Datenanalyse einsetzen: SQL-Unterstützung, statistische Interpretation und automatisierte Berichte - mit Fokus auf verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Datenstrukturen mit Power Query standardisieren, bereinigen und für Auswertungen im Data-&-AI-Kontext strukturiert vorbereiten.
Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards mit Power BI entwickeln - für Kennzahlen, Zusammenhänge und Ergebnisse im Data-&-AI-Kontext.
Deep-Learning-Einstieg mit Fokus auf skalierbare Umsetzung: Datenaufbereitung mit SQL, automatisierte Pipelines und Modellarchitekturen, die sich in produktive Systeme integrieren lassen.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt Sprach- und Textverarbeitung: RNNs und Transformer-Modelle für Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt auf mehrschichtigen Netzarchitekturen: Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Spracherkennung im Vergleich.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf Optimierung: Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und statistische Analyseverfahren zur gezielten Verbesserung neuronaler Netzwerke.
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
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