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Ergebnisse für „Machine Learning"
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Weiterbildung zum Predictive Quality & Data Management Specialist: Prognosemodelle, Datenmanagement und BWL-Grundlagen für datenbasierte Qualitätssicherung in der Produktion.
Online-Marketing-Grundlagen kombiniert mit dem praktischen Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Canva für Text- und Bildproduktion, Kampagnensteuerung und Datenanalyse.
KI-Grundlagenwissen speziell für IT-Fachkräfte: Machine Learning, Prompt Engineering, KI-APIs und sichere KI-Integration — abgestimmt auf Softwareentwicklung, DevOps, Testing und IT-Management.
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.
Kombinierter Lernpfad aus fünf Modulen — AI-900, AIBIZ, IoTBIZ, DP-900 und ETBIZ-110 — der zeigt, wie IoT-Sensordaten mit KI-Methoden analysiert und in Unternehmensanwendungen überführt werden.
Vollständige KI-Weiterbildung mit sechs Modulen — von AI-900 über CertNexus CDSP bis zum Microsoft AI-102 für KI-Lösungsarchitektur in Azure — inklusive generativer KI und Emerging Technologies.
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.
Einstieg in die Webentwicklung mit HTML, CSS und KI-Assistenten: Seitenstruktur, Styling, responsives Design und Veröffentlichung — praxisorientiert im virtuellen Klassenraum.
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.
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.
Praxiskurs für Data-Science-Techniken: automatisierte Datenpipelines, SQL-Analysen, Power-BI-Reporting und Machine-Learning-Modelle direkt an praxisnahen Datensätzen anwenden.
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.
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Fünfteiliges KI-Architektur-Bündel mit Blockchain-Fokus: Azure AI Fundamentals, Data Scientist Associate, AI Engineer Associate, EXIN Blockchain Foundation und CertNexus Cyber Secure Coder — für sichere, skalierbare KI-Blockchain-Lösungen.
Weiterbildung zur KI-Architektin mit Data-Science-Zusatzqualifikation: Azure AI, DP-100, CertNexus CAIP und CDSP sowie EXIN BCS AI Foundation in einem praxisorientierten Programm.
Weiterbildung für IT-Architektinnen und -Architekten, die KI-Systeme auf Azure entwickeln und mit Windows-Server-Infrastrukturen für Dateiserver- und Speicherverwaltung verbinden wollen.
Weiterbildung zur KI-Architektin mit Spezialisierung auf Identitätsmanagement und Cloud-Sicherheit in Azure: AI-102, SC-300 und SC-100 in einem integrierten Programm.
Kompakter Einstieg in KI-Management für Führungskräfte und Projektverantwortliche: von LLM-Grundlagen über Prompt Engineering bis zur KI-Strategie und ethischen Leitlinien.
Weiterbildung zur strategischen Steuerung von KI-gestützten Prozessen in Marketing und Vertrieb – von der Kundensegmentierung bis zum automatisierten Lead-Scoring.
Weiterbildung für Softwareentwickler, die KI-Technologien gezielt in eigene Projekte integrieren wollen – mit Fokus auf praktische Entwicklungskompetenzen im Umgang mit KI-Bibliotheken, APIs und modernen Entwicklungsparadigmen.
Weiterbildung für Bildungspraktiker: KI-Tools didaktisch einsetzen, Lernmaterialien mit Prompting gestalten und ethische Fragen rund um KI im Unterricht eigenständig beurteilen.
Weiterbildung in KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus CDSP, AIBIZ, EXIN Cloud Computing und Python for Data Science in einem abgestimmten Curriculum.
Praxisnahe Weiterbildung zur Entwicklung und Verwaltung unternehmensweiter Daten- und KI-Plattformen mit Microsoft Fabric, Azure und Power BI.
Prompt Engineering für datengetriebene Anwendungen: Sprachmodelle gezielt steuern, mit Python und Data-Science-Methoden verbinden und Ergebnisse in Analysen und Visualisierungen überführen.
Aufbaumodul für Python-Datenanalysten: fortgeschrittene Analysetechniken, Machine Learning, Sicherheitsanalysen mit Python sowie Power BI und Azure.
Weiterbildung zum Social Media Manager mit Fokus auf KI-Anwendung, Big-Data-Technologien und Suchmaschinenmarketing – von Prompt Engineering bis zur strategischen Marketingpositionierung.
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.
Grundlagenkurs zu Deep-Learning-Methoden: von Datenaufbereitung über CNNs und RNNs bis zur Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI.
Weiterbildung für Projektverantwortliche: klassische und agile PM-Methoden gezielt um KI-Tools erweitern, mit internationaler Peoplecert-Zertifizierung.
PHP-Programmierung von den Grundlagen bis zu REST-APIs, kombiniert mit dem praktischen Einsatz von KI-Tools für Code-Generierung, Debugging und Vibe-Coding.
Praxisorientierter Kurs, der Projektmanagern zeigt, wie ChatGPT und KI-Tools Planung, Dokumentation und Kommunikation im Projektalltag konkret verbessern.
Kombinierte Weiterbildung zu Künstlicher Intelligenz und Internet of Things: Grundlagen, Business-Anwendungen und Azure-Datendienste in fünf aufeinander abgestimmten Modulen.
KI-Entwicklung mit Azure AI, Python und CAIP — plus Zusatzqualifikation EU Artificial Intelligence Act: rechtssichere KI-Projekte nach europäischem Regulierungsrahmen.
Azure Cloud Data Engineering (DP-900, DP-100) kombiniert mit der Entwicklung generativer KI-Anwendungen im Azure KI Foundry-Portal — Copilots, LLMs und ML-Deployment.
Intensiver Trainingskurs: moderne Analyseverfahren wie Machine Learning und Prognosemodelle werden direkt in individuellen Praxisprojekten umgesetzt.
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