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Ergebnisse für „Machine Learning" in „Software & Webentwicklung"
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Python-Weiterbildung mit Zusatzqualifikation Machine Learning: Von objektorientierter Programmierung über Data Science mit pandas und NumPy bis zu Machine-Learning-Modellen mit scikit-learn und Grundlagen des Deep Learning.
Kombinierte Weiterbildung: professionelle Versionsverwaltung mit GitHub und GitLab, Grundlagen des Machine Learning mit Scikit-Learn sowie Einblicke in Power BI und Projektmanagement.
Plattformübergreifende App-Entwicklung mit Flutter und Dart für iOS, ergänzt um Push-Benachrichtigungen sowie eine Zusatzqualifikation in Machine Learning.
Kombinations-Weiterbildung, die die Power Platform App Maker-Zertifizierung (PL-100) mit dem Azure AI Engineer-Zertifikat (AI-102) verbindet – für Low-Code-App-Entwicklung mit integrierter KI-Funktionalität.
Intensive Weiterbildung in C#-Programmierung auf dem Microsoft .NET-Stack kombiniert mit KI-Grundlagen und Prompt-Engineering — ohne eigenes Referenzprojekt.
Umfassende Weiterbildung in Java SE, Clean-Code-Prinzipien und KI-Grundlagen für Entwickler mit objektorientierter Vorbildung, die in die Java-Welt wechseln.
Umfassende Weiterbildung in C#-Programmierung und KI-Grundlagen, ergänzt durch ein vollständiges Abschluss-Referenzprojekt im Microsoft .NET-Stack.
Umfassende Java-SE-Weiterbildung mit Referenzprojekt und KI-Einführung: von Grundlagen bis AWT/Swing, Datenbanken und Prompt-Engineering — für erfahrene Entwickler:innen.
Web-Entwicklung mit KI-Assistenten: HTML, CSS, JavaScript, React und Node.js mit GitHub Copilot, Cursor und Prompt Engineering praxisnah erlernen.
Aufbau funktionsfähiger Webanwendungen mit visuellen No-Code-Plattformen wie Webflow in Kombination mit generativen KI-Assistenzsystemen für Texte, Komponenten und Auswertungen – ohne klassische Programmierung.
Vibe-Coding-Kurs mit Fokus auf Workflows und Methodik: Wie KI-Assistenten, Prompt-Strategien und iterative Entwicklungsprozesse zusammenspielen, um professionelle Software schnell zu realisieren.
Einstieg in DevOps-Engineering mit KI-Werkzeugen: CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform und MLOps-Grundlagen für angehende Cloud- und DevOps-Engineers.
Programmieren lernen mit KI-Assistenten wie Cursor, GitHub Copilot und Claude: Einsteigerkurs von Python-Grundlagen bis zur ersten eigenen Applikation, beschleunigt durch moderne KI-Tools.
Einstieg in die Webentwicklung mit HTML, CSS und KI-Assistenten: Seitenstruktur, Styling, responsives Design und Veröffentlichung — praxisorientiert im virtuellen Klassenraum.
Praxisorientierter Einstieg in die moderne Webentwicklung mit KI-Werkzeugen: von HTML/CSS über JavaScript bis zur Integration von KI-APIs und Vibe Coding.
Praxiskurs für Python-Entwickler, die KI-Assistenten produktiv einsetzen: von Prompt Engineering über GitHub Copilot bis zu LangChain und autonomen Agenten-Workflows.
PHP-Programmierung von den Grundlagen bis zu REST-APIs, kombiniert mit dem praktischen Einsatz von KI-Tools für Code-Generierung, Debugging und Vibe-Coding.
Weiterbildung für Entwickler: KI-Assistenten (GitHub Copilot, GPT-4) für Python- und Bash-Scripting, CI/CD-Automatisierung und sicherheitsbewusste Code-Generierung einsetzen.
Praxisnaher Einsteigerkurs in HTML5 und CSS-Grundlagen — mit KI-Tools wie GitHub Copilot und ChatGPT als Lernbeschleuniger für erste eigene Webprojekte.
Weiterbildung für IT-Fachleute, die KI-getriebene Automatisierungslösungen entwickeln und mit Microsoft Project strukturiert planen und steuern wollen.
Praxisorientierte Vollzeit-Weiterbildung zur Entwicklung KI-gestützter Anwendungen: Python, OpenAI API, RAG, Function Calling und multimodale Pipelines im kombinierten Lernformat.
Dieser Kurs vermittelt Führungskräften und Projektverantwortlichen das Datenbankverständnis, das sie benötigen, um KI-gestützte Datenprojekte kompetent zu steuern, zu bewerten und mit technischen Teams auf Augenhöhe zu kommunizieren.
Python-Programmierung für eigenständige Skripte, vertieft um KI-Entwicklung mit TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle und Chatbots.
Mobile Apps mit KI-Funktionen entwickeln: Java-basierte Android-Entwicklung kombiniert mit Machine-Learning-Grundlagen, Deep Learning und rechtssicherer KI-Integration nach EU AI Act.
Kombinierte Weiterbildung aus objektorientierter Programmierung (C/C++, Java), Android-App-Entwicklung und datenbasierter Qualitätssicherung mit Predictive Quality und Machine Learning.
Weiterbildung zum KI-gestützten Mobile Application Developer: Machine Learning und Deep Learning nach CRISP-DM kombiniert mit Java-basierter Android-App-Entwicklung.
JavaScript-Frameworks wie React oder Vue kompetent einsetzen und KI-APIs direkt in moderne Webanwendungen integrieren — für Webentwickler mit Grundkenntnissen.
Praxisnahe Weiterbildung zur professionellen Softwareentwicklung: Clean Code, CI/CD, Softwarearchitektur und der gezielte Einsatz von KI-Assistenten im Entwickleralltag.
Praxisnahe Weiterbildung zur Entwicklung von KI-Anwendungen mit Large Language Models — von der LLM-API-Integration über Prompt Engineering bis zu RAG-Systemen und Agenten-Architekturen.
Weiterbildung im No-Code Software Engineering: Digitale Produkte und Anwendungen ohne klassische Programmierkenntnisse konzipieren, bauen und deployen — für den Einstieg in die digitale Produktentwicklung.
Technikkurs für Führungskräfte ohne Programmiererfahrung: Grundlagen der Softwareentwicklung, Python, Webarchitektur und KI-Konzepte für bessere IT-Kommunikation.
Kombiweiterbildung aus Predictive Quality/Quality 4.0, DIN-EN-ISO-9001-Qualitätsmanagement und Java-basierter Android-App-Entwicklung für Mobile App Developer mit QM-Schwerpunkt.
Praxisorientierte Weiterbildung in Methoden und Werkzeugen der Software-Qualitätssicherung für KI-getriebene Entwicklungsumgebungen — von Teststrategien bis zu automatisierten QA-Pipelines.
No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow für iOS, Android und Web, kombiniert mit Prompt Engineering und Machine-Learning-Integration via TensorFlow.
Einstieg in SQL und relationale Datenbankstrukturen: Abfragen, Joins und Datenmodellierung aufbauen, dazu ein Ausblick auf Power BI und die Grundidee des maschinellen Lernens.
Vier-in-eins-Qualifizierung: App-Entwicklung mit Java/Android, agiles und klassisches Projektmanagement, Predictive Quality im Qualitätsmanagement und systemische Organisationsentwicklung.
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