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Ergebnisse für „Machine Learning"
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Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
KI-Projekte managen: Python-Grundlagen, Prompt Engineering, Machine Learning und agiles Projektmanagement mit Scrum kombiniert.
Praxisorientierte Weiterbildung in Prompt Engineering: von KI-Grundlagen über Prompt-Techniken bis zur branchenspezifischen Anwendung, mit interner Zertifizierungsprüfung.
Python-Programmierung für eigenständige Skripte, vertieft um KI-Entwicklung mit TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle und Chatbots.
Vertrieb mit KI-Unterstützung: Dieser Kurs vermittelt modernes Account Management, KI-gestütztes Lead Scoring und Predictive-Sales-Methoden für den datengetriebenen Vertriebsalltag.
Weiterbildung in AI Engineering für Personen mit digitalem Interesse: von Prompt Engineering und LLM-Grundlagen bis zu eigenen KI-Agenten und RAG-Architekturen.
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.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
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.
Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.
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.
Data-Science-Grundlagen für Marketingfachkräfte: SQL, Python und Machine Learning zur Kundenanalyse, angewendet auf strategische Marketing-Fragestellungen.
Kombinierte Weiterbildung zu KI-Anwendungen im Unternehmenskontext und Six Sigma Black Belt — Prozessoptimierung trifft auf Datenanalyse und Automatisierung.
Weiterbildung an der Schnittstelle von KI und Umweltmanagement: Prozessautomatisierung, Machine Learning und ISO-konformes Umweltaudit- und Risikomanagement.
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.
Vier-Module-Programm für angehende KI-Berater/innen: Automatisierung mit KI/RPA, generative Kreativ-KI, Innovationsmanagement und betriebswirtschaftliche Grundlagen in einer Qualifizierung.
Datengetriebene KI-Weiterbildung: Power BI und DAX für Dashboards, SQL für strukturierte Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines und neuronale Netze für smarte Entscheidungen.
Vier Module zum Qualitätsökonom: Predictive Quality mit Machine Learning, DIN EN ISO 9001, BWL-Grundlagen für Produktionsleitung und strategisches Finanzmanagement.
Qualifizierung zur Online-Dozentin oder zum Online-Dozenten mit Vertiefung in modernen KI-Tools zur Unterrichtsgestaltung und digitalen Lehrmethodik.
SQL-Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines, Power-BI-Modellbewertung und neuronale Netzwerke (CNN/RNN) als praxisnaher Einstieg in Deep-Learning-Projekte.
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.
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.
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.
Fünf Module zu KI-gestütztem Wareneingang, Materialflussoptimierung, Bildverarbeitung, Scrum-Projektsteuerung und Robotik für die Logistik 4.0.
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.
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