Kurskatalog · Data Science & KI
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446 Kurse für „ki machine learning" in „Data Science & KI"
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KI in Medizin, Finanzen und Automatisierung – Weiterbildung
KI-Anwendungen für Medizin, Finanzen und Automatisierung: Datenpipelines, SQL, Power BI und neuronale Netze branchenübergreifend einsetzen.
Deep Learning Grundlagen Kurs: Neuronale Netze (Grundlagen)
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
KI-Entwicklung mit Python: Azure, CAIP, CDSP – Kurs
Umfassendes KI-Entwicklungsprogramm mit Python: Azure AI Fundamentals, Data Science, CAIP und CDSP – von den Grundlagen bis zum eigenen ML-Modell.
KI-Architekt Security – CertNexus CFR Kurs
Praxisorientierte Weiterbildung für KI-Sicherheitsarchitektur: Incident Response, Cloud Security und sichere KI-Workloads auf Azure mit CertNexus CFR Zertifizierung.
KI & Machine Learning: Azure AI-102, CAIP, CDSP – Kurs
Breites KI- und ML-Programm mit Microsoft AI-900/AI-102, CertNexus AIBIZ/GENAIBIZ/CAIP/CDSP und Python – von strategischen KI-Grundlagen bis zu eigenen Deep-Learning-Implementierungen.
AI Developer + EU AI Act – Kurs mit Compliance-Modul
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.
KI in der Softwareentwicklung Kurs
KI als strategisches Entwicklungswerkzeug: von Prompt Engineering und LLM-Integration über GitHub Copilot und Cursor bis zu Agentic AI, Workflow-Automatisierung und KI-Compliance.
Prompt Engineering & Business Intelligence – Weiterbildung
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
KI-Architekt SQL Basics 2.0 – DP-900, DP-300, Python – Kurs
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Dieses Programm verbindet Azure-Datendienste (DP-900, DP-300) mit Python für Data Science und legt eine solide SQL-Basis für datengetriebene KI-Architekturen.
ML-Pipelines für Data Scientists Kurs: Import bis Bewertung
Vertiefender Kurs zu Machine-Learning-Pipelines für Data Scientists: vom Datenimport über Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning bis zur Modellbewertung mit SHAP und ROC-Kurve.
KI-Manager: Strategie, Tools & Prompt Engineering – Kurs
Weiterbildung zum KI-Manager: KI-Anwendungsfälle erkennen, Sprachmodelle wie GPT-4, Gemini und Claude vergleichen, KI-Projekte steuern und Change Management bei der KI-Einführung gestalten.
Machine Learning: SQL, Power BI und Modellierung – Kurs
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
KI-Architekt + Power BI Fundamentals – AI-102, PL-100 – Kurs
KI-Architekt-Programm mit Power-BI-Zusatzqualifikation: Dieser Kurs kombiniert Azure-KI-Entwicklung (AI-102), Low-Code-Automatisierung (PL-100) und Business-Intelligence-Grundlagen zu einem praxisnahen Gesamtpaket.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python – Kurs
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
KI als Jobcoach: Einführung für Beratungsfachkräfte – Kurs
KI im Jobcoaching: Dieser Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen, um KI-Tools in Karriereberatung und Personalentwicklung gezielt und kritisch einzusetzen.
Künstliche Intelligenz: Grundlagen – Weiterbildung
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Data Scientist Kurs: BI und KI-Analysen
Machine Learning, SQL-Datenmodellierung, Python-Statistik und interaktive Dashboards: Business Intelligence und KI-gestützte Analysen für datengetriebene Unternehmensentscheidungen.
KI-Manager/in – Transformation und Automatisierung – Kurs
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.
Prompts optimieren mit ChatGPT im Beruf – Weiterbildung
Praxisorientierter Kurs zum zielgerichteten Einsatz von ChatGPT im Arbeitsalltag: Prompts iterativ verbessern, Ergebnisse kritisch prüfen und in reale Wissensprozesse überführen.
KI und Machine Learning für Ingenieure – Weiterbildung
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
SQL-Datenabfragen für Data & AI Specialist – Kurs
SQL-Datenabfragen entlang eines vierstufigen Auswertungsprozesses: Kontext einordnen, Auswertung aufbauen, Erkenntnisse verdichten und mit KI-Prompting verbinden.
Data Scientist: ChatGPT gezielt und sicher einsetzen – Kurs
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Advanced Data Science für Entscheidungen – Weiterbildung
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
KI Manager Weiterbildung mit Scrum
Fundierter Einstieg in künstliche Intelligenz und agiles Projektmanagement für Fach- und Führungskräfte, die KI-Projekte strategisch gestalten wollen.
AI & Machine Learning mit CompTIA Data+ – Zertifizierung
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
KI-Architektur & Azure für Forschung (AZ-900) – Kurs
Weiterbildung in Cloud-Architektur und KI-Grundlagen auf Basis von Microsoft Azure — speziell auf datenintensive Forschungs- und Wissenschaftsprojekte ausgerichtet.
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschung – Weiterbildung
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschungspraxis: statistische Methoden, SQL-Datenbankmanagement, Power-BI-Visualisierung und zentrale ML-Verfahren.
Data Scientist: ML-Pipeline von Daten bis Modell – Kurs
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
TensorFlow Datengenerierung + SQL-Datenbanken – Kurs
TensorFlow gezielt zur Generierung von Trainings- und Testdaten einsetzen – kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in relationalen Datenbanksystemen und SQL.
Data Scientist mit Machine Learning in Python – Kurs
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
KI im digitalen Projektmanagement mit Scrum PSM I – Kurs
Verbindet den praktischen Einsatz von KI-Werkzeugen im digitalen Projektmanagement mit den Scrum-Grundlagen der Professional-Scrum-Master-I-Prüfung (PSM I) - für datengetriebene Planung und agile Teamführung.
Prompt Engineering lernen: Programmieren mit Python – Kurs
Kombiniert Prompt Engineering für generative KI-Systeme mit dem Aufbau von Python-Kenntnissen - von der Automatisierung einzelner Prompt-Tests bis zu objektorientierten, modularen KI-gestützten Programmen.
Künstliche Intelligenz Level 1 – Einstiegskurs
Einstiegskurs Künstliche Intelligenz: KI-Grundlagen, praktisches Prompt Engineering und die Integration von KI-Werkzeugen in bestehende Arbeitsprozesse.
Artificial Intelligence Grundlagen 2.0 – KI-Basiskurs
Fünfteiliger KI-Grundlagenkurs von Konzepten über Datenfundament bis Business-Anwendung, inklusive CertNexus- und Microsoft-Zertifizierungsvorbereitung.
Deep Learning: Modellbewertung & Optimierung – Weiterbildung
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Deep Learning Frameworks für Optimierung – Weiterbildung
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
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