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Ergebnisse für „Machine Learning"
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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.
Praxisnaher Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle: von Power BI und SQL über Statistik bis zu Machine Learning für strategische Entscheidungen.
Analyseergebnisse mit Power BI visuell aufbereiten und als überzeugende Data Story kommunizieren - von Dashboards bis zur adressatengerechten Präsentation.
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.
Weiterbildung zur Integration von OpenAI-Modellen in Data-Science-Workflows: Python, SQL, Machine Learning und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
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.
KI-gestützte Werkzeuge in den UX/UI-Designprozess integrieren — von der Nutzerforschung über Prototyping bis zum automatisierten Usability-Testing.
NLP-Techniken für Textklassifikation und Stimmungsanalyse: Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning zur Analyse großer Textmengen.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Werteverteilungen und Streuungen mit Excel strukturiert auswerten, aufbereiten und verständlich kommunizieren - mit Blick auf den Einsatz von KI-Werkzeugen.
Von der Idee zum funktionierenden Chatbot: NLP-Grundlagen, Dialogflow-Design, technische Umsetzung und ein eigenes Praxisprojekt in der Conversational-AI-Entwicklung.
ChatGPT gezielt für die Datenanalyse einsetzen: SQL-Unterstützung, statistische Interpretation und automatisierte Berichte - mit Fokus auf verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Data-Science-Grundlagen kombiniert mit Datenschutzrecht und SQL-Datenbanken: Datenanalyse, Machine Learning und DSGVO-konforme Datenverarbeitung in einem Kurs.
Anwendungsorientierter Data-Science-Kurs: automatisierte Workflows, Datenpipelines und Power-BI-Reporting anhand konkreter, praxisnaher Beispielszenarien.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Projektorientierter Data-Scientist-Kurs mit Business-Intelligence-Fokus: Hypothesentests, Kennzahlen und Dashboards für konkrete Geschäftsfragestellungen.
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.
Einstieg in SQL und relationale Datenbankstrukturen: Abfragen, Joins und Datenmodellierung aufbauen, dazu ein Ausblick auf Power BI und die Grundidee des maschinellen Lernens.
Kennzahlen und Daten mit Power BI aufbereiten, visualisieren und adressatengerecht kommunizieren - für den Einsatz im Data- und KI-Umfeld.
ChatGPT-gestützte KI-Adoption für Projektleiter:innen: Prompting, Readiness-Bewertung, Stakeholder-Steuerung und messbare Adoption-Indikatoren.
Online-Seminar für Fach- und Führungskräfte: künstliche Intelligenz und Digitalisierung praktisch im eigenen Unternehmen verorten, Anwendungsfälle für ML, NLP, Chatbots und RPA erkennen und einen Change-Prozess anstoßen.
Praxisnahe Weiterbildung, die zeigt, wie ChatGPT und Microsoft 365 Copilot den gesamten Projektzyklus beschleunigen – von der Planung bis zum Statusreporting.
Umfassende Weiterbildung für HR und Personalmarketing: Prompt Engineering, KI-gestützte Content-Erstellung, Social Media, Employer Branding und digitale Kommunikation in einem modularen Programm.
Investitionsrenditen von KI-Projekten fundiert bewerten: Predictive Analytics, Prozessautomatisierung und Finanzmanagement für die Rolle als KI-ROI-Analyst.
Fortgeschrittener Kurs für Entwicklerinnen und Entwickler: LLMs für Code-Generierung, Testing, Architekturberatung und CI/CD-Automatisierung produktiv, sicher und kritisch einsetzen.
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