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662 Kurse für „Machine Learning"
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Apps programmieren mit LLMs: RAG, Agenten, Deployment – Kurs
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.
Deep Learning: Fortgeschrittene KI-Modell-Techniken – Kurs
Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.
AI Engineering: LLM-Anwendungen entwickeln – Weiterbildung
Praxisnahe Entwicklung von LLM-Anwendungen: Python, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken und KI-Agenten – vier Sprints bis zum eigenen Capstone-Projekt.
Deep Learning Grundlagen: neuronale Netze verstehen – Kurs
Einstieg in Deep Learning und neuronale Netze – von automatisierten Datenpipelines über SQL-Datenaufbereitung bis zur Modellanalyse mit Power BI.
Datenanalyse: SQL, Power BI und Python/pandas – Kurs
SQL, Power BI und Python/pandas im Zusammenspiel: Daten abfragen, visualisieren und analysieren – für fundierte, datengetriebene Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz im Online Marketing lernen
Online-Marketing-Grundlagen kombiniert mit dem praktischen Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Canva für Text- und Bildproduktion, Kampagnensteuerung und Datenanalyse.
Prompt Engineering für UX Designer – Weiterbildung
Spezialisierter Kurs, der UX Designern vermittelt, wie sie KI-Sprachmodelle durch gezieltes Prompt Engineering in jeden Phase des Design-Prozesses produktiv einsetzen.
KI Prompt Engineering: KI-Tools im Einsatz – Weiterbildung
Praxiskurs Prompt Engineering: strukturierte Prompts für Text-, Bild- und Code-Generierung entwickeln und KI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
Data Expert für Quereinsteigende – Zertifikatslehrgang
Datenanalyse-Weiterbildung für Quereinsteigende: SQL, Power BI, Pandas und Machine-Learning-Grundlagen bis zum eigenen Portfolioprojekt.
Deep Learning Grundlagen für KI-Anwendungen Kurs – Einstieg
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
Prompt-Frameworks mit ChatGPT für Digital Professionals
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs
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.
KI Grundlagen für IT-Berufe – Kurs für Entwickler & DevOps
KI-Grundlagenwissen speziell für IT-Fachkräfte: Machine Learning, Prompt Engineering, KI-APIs und sichere KI-Integration — abgestimmt auf Softwareentwicklung, DevOps, Testing und IT-Management.
Digital Automation mit KI: RPA, Python, FlutterFlow – Kurs
Kombinierte Weiterbildung aus Prozessautomatisierung mit KI, Data-Science-Grundlagen in Python, No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow und DevOps/CI-Praxis.
KI-Anwendung mit Azure AI Fundamentals – Zertifizierung
KI-Anwendung mit Fokus auf Microsoft Azure AI: KI-Dienste in Cloud- und Server-Umgebungen einordnen und einsetzen, mit Vorbereitung auf Azure AI Fundamentals und Windows Server Hybrid Administrator.
Deep Learning: Theoretische und praktische Ansätze – Kurs
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.
SQL für Maschinelles Lernen: Vertiefungskurs
Vertiefungskurs für angehende Data Scientists: SQL als Werkzeug für maschinelles Lernen, von der Datenaufbereitung über Window-Funktionen bis zur Integration mit Python-basierten ML-Modellen.
Deep Learning: Neuronale Netze in der Praxis – Weiterbildung
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Data Scientist: Statistik und KI-Modelle – Weiterbildung
Fortgeschrittene Statistik trifft auf KI-Modellierung: explorative Datenanalyse, Hypothesentests und eigenes Modelltraining für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Python-Datenanalyst: Fortgeschrittene Analysen – Kurs
Aufbaumodul für Python-Datenanalysten: fortgeschrittene Analysetechniken, Machine Learning, Sicherheitsanalysen mit Python sowie Power BI und Azure.
KI-Entwicklung mit Python: AI-900, AI-102 & CDSP – Kurs
Praxisnahe KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen bis zu Machine Learning, Deep Learning und produktionsreifen Azure-KI-Lösungen — mit Microsoft AI-900, AI-102 und CertNexus CDSP.
KI-Architektin mit Zusatzqualifikation Azure-Sicherheit
Weiterbildung zur KI-Architektin mit Spezialisierung auf Identitätsmanagement und Cloud-Sicherheit in Azure: AI-102, SC-300 und SC-100 in einem integrierten Programm.
Datenanalyse-Methoden: Explorativ und Deskriptiv – Kurs
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Data Scientist: Techniken für Datenmodelle – Weiterbildung
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Praxisorientierte Techniken für Datenwissenschaft – Kurs
Praxiskurs für Data-Science-Techniken: automatisierte Datenpipelines, SQL-Analysen, Power-BI-Reporting und Machine-Learning-Modelle direkt an praxisnahen Datensätzen anwenden.
Software-QS im AI Engineering – Kurs
Praxisorientierte Weiterbildung in Methoden und Werkzeugen der Software-Qualitätssicherung für KI-getriebene Entwicklungsumgebungen — von Teststrategien bis zu automatisierten QA-Pipelines.
Data Science: Business Intelligence & Analytics – Kurs
Kurs für Business Intelligence und Analytics: Kennzahlen, Berichte und Dashboards aufbauen und mit SQL, Power BI und ersten ML-Methoden für betriebliche Entscheidungen nutzbar machen.
KI-Architektin + ChatGPT-4o für die berufliche Praxis – Kurs
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.
KI-Wertschöpfungsanalyst – Weiterbildung
Kombination aus Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement: Prognosemodelle entwickeln, wirtschaftliche Potenziale datenbasiert identifizieren und in Investitionsentscheidungen einordnen.
Data-Driven Sustainability Reporting – Weiterbildung
Nachhaltigkeitsberichterstattung mit Predictive Analytics: Prognosemodelle für ökologische Kennzahlen, betriebswirtschaftliche Grundlagen und aktuelle Berichtsstandards wie CSRD und ESRS.
KI-gestützter Python-Programmierer – Weiterbildung
Praxiskurs für Python-Entwickler, die KI-Assistenten produktiv einsetzen: von Prompt Engineering über GitHub Copilot bis zu LangChain und autonomen Agenten-Workflows.
AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs CertNexus
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
KI-Architektin + Dateiserver & Speicher für Windows Server
Weiterbildung für IT-Architektinnen und -Architekten, die KI-Systeme auf Azure entwickeln und mit Windows-Server-Infrastrukturen für Dateiserver- und Speicherverwaltung verbinden wollen.
Data Analyst: Statistik & Datenverarbeitung Praxis – Kurs
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
Data Engineering für ML: DP-203, AI-900, AI-102 Azure – Kurs
Spezialisierte Weiterbildung für Data Engineers, die Datenpipelines gezielt für Machine-Learning-Workloads aufbauen: Kursinhalt umfasst DP-900, DP-203, AI-900 und AI-102 — vom Datenpipeline-Design über Big-Data-Verarbeitung bis zur Implementierung produktionsreifer KI-Lösungen auf Azure.
Deep Learning Grundlagen: Kurs für neuronale Netze
Grundkurs zu neuronalen Netzen: Architektur, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation verstehen und in SQL-gestützter Datenaufbereitung sowie ersten CNN-/RNN-Anwendungen praktisch umsetzen.
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Skills
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Kursweg ist Vermittler zwischen Lernenden und Bildungsanbietern. Wir geben keine Termin- oder Preisinformationen direkt aus — diese erhältst du im Beratungsgespräch vom passenden Träger.