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501 Kurse für „ki machine learning"
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KI-Technologien für datengetriebene Analysen – Weiterbildung
KI-Technologien für datenintensive Analysen: SQL, Power BI und neuronale Netze zur Gewinnung belastbarer Entscheidungsgrundlagen.
KI-Architektin + Blockchain Foundation – Azure AI & EXIN
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.
Feature Engineering Grundlagen für KI-Anwendungen – Kurs
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Social Media Manager mit KI und Big Data – Weiterbildung
Weiterbildung zum Social Media Manager mit Fokus auf KI-Anwendung, Big-Data-Technologien und Suchmaschinenmarketing – von Prompt Engineering bis zur strategischen Marketingpositionierung.
KI in der Industrie: Predictive Maintenance & Co. – Kurs
KI in Produktion und Wartung: Predictive Maintenance, Sensordatenanalyse und neuronale Netze für industrielle Automatisierung.
ML & Data Science – Komplexe Analysetechniken – Kurs
Fortgeschrittener Kurs für erfahrene Data Scientists und ML Engineers: multivariate Statistik, Ensemble-Verfahren und vollständige KI-Systeme in Azure — mit Vorbereitung auf DP-100, CDSP und AI-102.
KI-Manager Grundlagen – Weiterbildung
Kompakter Einstieg in KI-Management für Führungskräfte und Projektverantwortliche: von LLM-Grundlagen über Prompt Engineering bis zur KI-Strategie und ethischen Leitlinien.
KI-Manager/in Marketing & Sales – Weiterbildung
Weiterbildung zur strategischen Steuerung von KI-gestützten Prozessen in Marketing und Vertrieb – von der Kundensegmentierung bis zum automatisierten Lead-Scoring.
Machine Learning: Mustererkennung & Predictive Analytics
Muster in großen Datenmengen erkennen und in Vorhersagemodelle übersetzen: statistische Methoden, SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung mit DAX.
KI-Agenten & Multi-Agenten-Systeme Kurs
Praxiskurs zum Entwurf und zur Koordination autonomer KI-Agenten: vom Einzelagenten bis zur kollaborativen Multi-Agenten-Architektur mit LangChain, AutoGen und CrewAI.
KI für Entwickler: LLMs und RAG integrieren – Weiterbildung
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.
KI in der Bildung – Weiterbildung für Trainer & Dozenten
Weiterbildung für Bildungspraktiker: KI-Tools didaktisch einsetzen, Lernmaterialien mit Prompting gestalten und ethische Fragen rund um KI im Unterricht eigenständig beurteilen.
KI & Machine Learning mit Power Platform – Weiterbildung
Modulare Weiterbildung zu KI, Machine Learning und Microsoft Power Platform mit individuell kombinierbaren Modulen im virtuellen Klassenzimmer.
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.
Strategien zur Implementierung von KI-Lösungen – Kurs
Wie KI-Lösungen erfolgreich in Unternehmensprozesse integriert werden: Strategien für Datenpipelines, Modellintegration und Skalierung.
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.
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.
Web-Entwicklung mit Künstlicher Intelligenz – Weiterbildung
Praxisorientierter Einstieg in die moderne Webentwicklung mit KI-Werkzeugen: von HTML/CSS über JavaScript bis zur Integration von KI-APIs und Vibe Coding.
Deep Learning: Anwendungen neuronaler Netze – Weiterbildung
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Deep Learning Grundlagen für Modelle: Pipelines & BI – Kurs
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
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.
KI + IoT Grundlagen Kurs: AI-900, IoTBIZ, DP-900
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.
KI-Algorithmen für datenbasierte Entscheidungen – Kurs
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
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.
Artificial Intelligence 2.0: AI-102, CDSP, GENAIBIZ – Kurs
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.
Deep Learning Weiterbildung: Neuronale Netze & Praxis
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
KI-Architekt SQL Basics 3.0 – DP-900 + DP-300 + Python
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Machine Learning Engineer & Data Scientist – DP-100, AI-102
Praxisintensive Weiterbildung zum Machine Learning Engineer und Data Scientist: ML-Grundlagen, Azure DP-100, Azure AI-102 und CertNexus CDSP im kombinierten Curriculum mit End-to-End-Projektarbeit.
Python für KI und Deep Learning: TensorFlow & PyTorch – Kurs
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Künstliche Intelligenz – DP-100, AI-102 & AIBIZ – Kurs
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.
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.
Statistische Verfahren für NLP und Machine Learning – Kurs
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Machine Learning Strategien für performante Anwendungen
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Machine Learning: Einführung in KI ohne Vorkenntnisse – Kurs
Einstiegskurs in Machine Learning und KI ohne Vorkenntnisse: Grundlagen des maschinellen Lernens, SQL-Datenaufbereitung und Modellergebnisse in Power BI visualisieren.
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.
Prompt Engineering lernen: Data Science – Weiterbildung
Prompt Engineering für datengetriebene Anwendungen: Sprachmodelle gezielt steuern, mit Python und Data-Science-Methoden verbinden und Ergebnisse in Analysen und Visualisierungen überführen.
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