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Ergebnisse für „ki machine learning"
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KI-Weiterbildung mit Fokus auf Cloud Computing und Machine Learning, die gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorbereitet.
Datenquellen mit Power Query strukturiert zusammenführen, bereinigen und für Auswertungen sowie KI-gestützte Weiterverarbeitung aufbereiten.
Vertiefte neuronale Netze mit Keras und TensorFlow für autonomes Fahren, Bild- und Sprachverarbeitung sowie eigene Chatbot-Entwicklung.
Grundkurs zu neuronalen Netzen: Architektur, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation verstehen und in SQL-gestützter Datenaufbereitung sowie ersten CNN-/RNN-Anwendungen praktisch umsetzen.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
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.
Spezialisierter Deep-Learning-Kurs zu Transfer Learning: vortrainierte neuronale Netzwerke für neue Aufgaben anpassen, mit SQL-Datenaufbereitung, statistischer Optimierung und Power-BI-Auswertung.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Kombination aus Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement: Prognosemodelle entwickeln, wirtschaftliche Potenziale datenbasiert identifizieren und in Investitionsentscheidungen einordnen.
KI-Technologien für datenintensive Analysen: SQL, Power BI und neuronale Netze zur Gewinnung belastbarer Entscheidungsgrundlagen.
Einstieg in Machine Learning: SQL und Python als Fundament, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow.
Von der Datenbereinigung über explorative Datenanalyse und Feature-Selektion bis zu Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen – Modellierungskompetenz für den Data-Science-Alltag.
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Python für Künstliche Intelligenz und Deep Learning: TensorFlow, Keras und PyTorch einsetzen, um lernfähige Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu bewerten.
Praxisorientierte Weiterbildung in Methoden und Werkzeugen der Software-Qualitätssicherung für KI-getriebene Entwicklungsumgebungen — von Teststrategien bis zu automatisierten QA-Pipelines.
Praxisorientierter Kurs zu statistischen Methoden und maschinellem Lernen in der Sprachverarbeitung: von Tokenisierung über SQL-Analysen bis zu Power-BI-Dashboards für Textklassifikation.
Kombinierte Weiterbildung: TensorFlow und Keras für Machine-Learning-Modelle, ergänzt um Python-Programmierung und relationale Datenbanken mit SQL.
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
ChatGPT-gestützte Strukturierung von Anwendungsfällen für den digitalen Büroalltag: Prompting, Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller KI-Einsatz für Digital Office Analysts.
No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow für iOS, Android und Web, kombiniert mit Prompt Engineering und Machine-Learning-Integration via TensorFlow.
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.
Anwendungsorientierter Deep-Learning-Kurs: von Feature-Selektion über Hyperparameter-Tuning bis zur Automatisierung kompletter KI-Workflows.
Plattformübergreifende App-Entwicklung mit Flutter und Dart für iOS, ergänzt um Push-Benachrichtigungen sowie eine Zusatzqualifikation in Machine Learning.
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.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
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.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Werteverteilungen und Streuungen mit Excel strukturiert auswerten, aufbereiten und verständlich kommunizieren - mit Blick auf den Einsatz von KI-Werkzeugen.
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