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Ergebnisse für „ki machine learning"
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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.
Machine-Learning- und KI-Grundlagenmodul: Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und der sinnvolle Einsatz von LLMs in Python praktisch umgesetzt.
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.
Kombinierte Weiterbildung zu KI-Anwendungen im Unternehmenskontext und Six Sigma Black Belt — Prozessoptimierung trifft auf Datenanalyse und Automatisierung.
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.
Datengetriebene KI-Weiterbildung: Power BI und DAX für Dashboards, SQL für strukturierte Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines und neuronale Netze für smarte Entscheidungen.
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.
Kombinierte Weiterbildung: professionelle Versionsverwaltung mit GitHub und GitLab, Grundlagen des Machine Learning mit Scikit-Learn sowie Einblicke in Power BI und Projektmanagement.
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.
Überwachtes maschinelles Lernen in R: von Regression und Klassifikation über Kreuzvalidierung bis zu Random Forests und Hyperparameter-Optimierung.
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.
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
Weiterbildung zu KI in der Robotik mit Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Specialty: Machine-Learning-Modelle, Cloud-Architektur und Anwendung in robotischen Systemen.
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
Modulare Weiterbildung zu KI, Machine Learning und Microsoft Power Platform mit individuell kombinierbaren Modulen im virtuellen Klassenzimmer.
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