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Ergebnisse für „ki machine learning"
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Mobile AI Developer: KI-gestützte Android-Apps mit Java entwickeln, Machine-Learning-Modelle integrieren und Data-Science-Grundlagen anwenden.
Prompt Engineering für ChatGPT mit Zusatzqualifikation in Deep Learning und Microsoft Power BI – von wirkungsvollen Prompt-Strategien über neuronale Netze bis zur Datenvisualisierung.
Prompt Engineering mit ethischem Kompass: strukturierte Eingaben für generative KI, SQL- und Power-BI-Grundlagen sowie kritische Bewertung von KI-Ausgaben auf Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit.
No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow aus vorgefertigten Widgets, kombiniert mit Zusatzqualifikation AI-Development: Chatbots, TensorFlow und Prompt Engineering.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
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.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
SQL-Datenabfragen entlang eines vierstufigen Auswertungsprozesses: Kontext einordnen, Auswertung aufbauen, Erkenntnisse verdichten und mit KI-Prompting verbinden.
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
Bündel aus KI-Grundlagen, HTML5/CSS3, JavaScript Grund- und Aufbaukurs sowie React – der Weg zum/zur Frontend Developer/in mit KI-Basiswissen.
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.
No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow, kombiniert mit den Zusatzqualifikationen TensorFlow-Grundlagen und Prompt Engineering für KI-gestützte Anwendungen.
TensorFlow gezielt zur Generierung von Trainings- und Testdaten einsetzen – kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in relationalen Datenbanksystemen und SQL.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Verbindet den praktischen Einsatz von KI-Werkzeugen im digitalen Projektmanagement mit den Scrum-Grundlagen der Professional-Scrum-Master-I-Prüfung (PSM I) - für datengetriebene Planung und agile Teamführung.
Kombiniert Prompt Engineering für generative KI-Systeme mit dem Aufbau von Python-Kenntnissen - von der Automatisierung einzelner Prompt-Tests bis zu objektorientierten, modularen KI-gestützten Programmen.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Einstiegskurs Künstliche Intelligenz: KI-Grundlagen, praktisches Prompt Engineering und die Integration von KI-Werkzeugen in bestehende Arbeitsprozesse.
Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Engineer Associate: KI-Lösungen mit Azure-Diensten für Sprache, Bild und Konversation entwickeln, im virtuellen Klassenzimmer mit Homeoffice-Option.
C-Programmierung unter Windows mit Fokus auf Datentypen und Typumwandlungen, ergänzt um die Zusatzqualifikation TensorFlow: von systemnahen C-Grundlagen bis zum praxisnahen Einstieg in neuronale Netze.
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
Projektmanagement-Grundlagen orientiert am GPM-Standard kombiniert mit dem praktischen Einsatz KI-gestützter Werkzeuge für Planung, Steuerung und Reporting von Projekten.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und der offiziellen PRINCE2-Projektmanagement-Zertifizierung von Foundation bis Practitioner.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und Six Sigma Black Belt — von der Modellintegration bis zur eigenverantwortlichen Leitung datengetriebener Verbesserungsprojekte.
Kombiniertes Programm aus KI-Wissen für Geschäftsentscheidungen und CompTIA Data+ — Datenkompetenz für fundierte, KI-gestützte Entscheidungen im Unternehmen.
Kombiniertes Programm aus geschäftsorientiertem KI-Wissen und der offiziellen PRINCE2-Projektmanagement-Zertifizierung von Foundation bis Practitioner — für die Leitung von KI- und Digitalisierungsvorhaben im Unternehmen.
Vorbereitung auf AWS Certified Machine Learning – Specialty: Datenaufbereitung, Modelltraining, Bewertung und produktiver ML-Betrieb in der Cloud.
KI-Kompetenz für Führungskräfte: ChatGPT gezielt für Aufgabenautomatisierung, Kommunikation, Datenanalyse und Teamführung einsetzen, inklusive Prompt Engineering und Praxisfällen.
Weiterbildung zum KI-Manager: KI-Anwendungsfälle erkennen, Sprachmodelle wie GPT-4, Gemini und Claude vergleichen, KI-Projekte steuern und Change Management bei der KI-Einführung gestalten.
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