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Ergebnisse für „Machine Learning"
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Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Kombiniertes Curriculum aus KI/Machine-Learning-Grundlagen und Vorbereitung auf die ISC2-Zertifizierung Certified Cloud Security Professional (CCSP).
Praxisorientierte Weiterbildung zum Big Data Analyst: KI und Machine Learning zur Modellierung großer Datenmengen, kombiniert mit SQL, Cloud-Datenbanken und Power-BI-Visualisierung.
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
Komplexe Analysetechniken für Data Science: Big-Data-Verarbeitung mit PySpark, Supervised Learning und Modellinterpretation für den Einstieg als Data Scientist.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Weiterbildung in maschinellem Lernen mit Schwerpunkt auf Generative Adversarial Networks, ergänzt um Data Science mit Pandas/Scikit-Learn und Prompt Engineering.
Python als Werkzeug für Machine Learning: SQL-Datenzugriff, objektorientierte Modellierung und der praktische Aufbau eigener ML-Modelle.
Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Erweiterung: Power BI, SQL und Datenmodellierung ergänzt um automatisierte Mustererkennung und Prognosen.
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.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschungspraxis: statistische Methoden, SQL-Datenbankmanagement, Power-BI-Visualisierung und zentrale ML-Verfahren.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Vorbereitung auf AWS Certified Machine Learning – Specialty: Datenaufbereitung, Modelltraining, Bewertung und produktiver ML-Betrieb in der Cloud.
KI-Tools für Grafik und Werbung: ChatGPT, Adobe Firefly, Canva und Photoshop-KI-Funktionen praxisnah für kreative Berufe und Designprofis.
Einstieg in Data Science und Künstliche Intelligenz nach CRISP-DM — für Fach- und Führungskräfte, die digitale Geschäftsmodelle, Datenanalyse und verantwortungsvolle KI praxisnah verstehen wollen.
Praxisorientierte Einführung in KI-Tools und Techniken für den Unternehmenseinsatz — von Grundkonzepten über maschinelles Lernen bis zur strategischen KI-Integration.
Weiterbildung zu KI-Methoden im Bergbau- und Ressourcensektor: Maschinelles Lernen für Mineralexploration, Gerätautomatisierung, Predictive Maintenance und nachhaltige Unternehmensführung.
Weiterbildung zu KI-Modellentwicklung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Power-BI-Analyse und der strukturierte Aufbau neuronaler Netze für Bild- und Spracherkennung.
KI-Management für den beruflichen Wiedereinstieg: agile Methoden nach Scrum und Kanban kombiniert mit den Grundlagen von Microsoft Azure AI, um KI-Projekte fachlich zu koordinieren.
KI in Produktion und Wartung: Predictive Maintenance, Sensordatenanalyse und neuronale Netze für industrielle Automatisierung.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs zu Künstlicher Intelligenz: von der Datenvorbereitung mit SQL über Visualisierung bis zu ersten neuronalen Netzwerken.
Von der Modelloptimierung zur skalierbaren Systemintegration: Strategien, um KI-Projekte über Pilotphasen hinaus in Unternehmen und Forschung nachhaltig zu verankern.
KI-gestützte Business Intelligence: maschinelles Lernen, Predictive Analytics und automatisierte Dashboards für fundierte, datenbasierte Unternehmensentscheidungen einsetzen.
KI-Anwendungen für Medizin, Finanzen und Automatisierung: Datenpipelines, SQL, Power BI und neuronale Netze branchenübergreifend einsetzen.
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Zwei AI+-Zertifizierungen für Bildungsprofis: AI+ Educator und AI+ Learning & Development — KI-Kompetenz für Trainer, Pädagogen und L&D-Fachleute.
Praxisorientierte KI-Weiterbildung mit Azure ML (DP-100), Azure AI Engineer (AI-102) und AIBIZ – von den Grundlagen maschinellen Lernens bis zum produktiven Deployment in der Cloud.
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
Wie KI-Lösungen erfolgreich in Unternehmensprozesse integriert werden: Strategien für Datenpipelines, Modellintegration und Skalierung.
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