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501 Kurse für „ki machine learning"
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Datenanalyse: SQL, Power BI und Python/pandas – Kurs
SQL, Power BI und Python/pandas im Zusammenspiel: Daten abfragen, visualisieren und analysieren – für fundierte, datengetriebene Entscheidungen.
Deep Learning Grundlagen: neuronale Netze verstehen – Kurs
Einstieg in Deep Learning und neuronale Netze – von automatisierten Datenpipelines über SQL-Datenaufbereitung bis zur Modellanalyse mit Power BI.
Prompt Engineering für UX Designer – Weiterbildung
Spezialisierter Kurs, der UX Designern vermittelt, wie sie KI-Sprachmodelle durch gezieltes Prompt Engineering in jeden Phase des Design-Prozesses produktiv einsetzen.
KI Prompt Engineering: KI-Tools im Einsatz – Weiterbildung
Praxiskurs Prompt Engineering: strukturierte Prompts für Text-, Bild- und Code-Generierung entwickeln und KI-Tools in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
Künstliche Intelligenz im Online Marketing lernen
Online-Marketing-Grundlagen kombiniert mit dem praktischen Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Canva für Text- und Bildproduktion, Kampagnensteuerung und Datenanalyse.
Machine Learning verstehen und anwenden – Weiterbildung
Von Python und Power BI bis zu Machine-Learning-Grundlagen: praxisnaher Einstieg in Datenanalyse und maschinelles Lernen für angehende Data Scientists.
Deep Learning Grundlagen für KI-Anwendungen Kurs – Einstieg
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
KI Grundlagen für IT-Berufe – Kurs für Entwickler & DevOps
KI-Grundlagenwissen speziell für IT-Fachkräfte: Machine Learning, Prompt Engineering, KI-APIs und sichere KI-Integration — abgestimmt auf Softwareentwicklung, DevOps, Testing und IT-Management.
SQL für Data Science und Machine Learning – Kurs
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Python Machine Learning & AI Kurs – PCAP + AWS Zertifizierung
Vollständige Python-Ausbildung von den Grundlagen bis Machine Learning und Cloud: PCAP-Zertifizierung und AWS-Zertifikat als optionale Abschlüsse, mit praktischer Einbindung von Data Science, Deep Learning und MLOps.
Digital Automation mit KI: RPA, Python, FlutterFlow – Kurs
Kombinierte Weiterbildung aus Prozessautomatisierung mit KI, Data-Science-Grundlagen in Python, No-Code-App-Entwicklung mit FlutterFlow und DevOps/CI-Praxis.
Prompt-Frameworks mit ChatGPT für Digital Professionals
Strukturiertes Prompting mit ChatGPT für den digitalen Arbeitsalltag: Arbeitsstände iterativ verfeinern, KI-Ergebnisse qualitätsgesichert nutzen und in Wissensprozesse integrieren.
KI in der Robotik: AWS ML Specialty Kurs
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.
AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs
Umfassende KI-Weiterbildung mit Microsoft AI-900 und fünf CertNexus-Zertifizierungen — vom KI-Fundament über Business-Governance und ML-Entwicklung bis zu Generative AI und Emerging Technologies.
Machine Learning für KI-Experten – Weiterbildung
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
KI-Architektin + ChatGPT-4o für die berufliche Praxis – Kurs
Weiterbildung für Fachkräfte, die KI-Architektur mit dem produktiven Einsatz von ChatGPT-4o verbinden — über Azure AI Engineer (AI-102), CertNexus AIBIZ und einen praxisintensiven Prompt-Engineering-Workshop.
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.
Vom Programmierer zum AI Engineer – Kurs
Karrierekurs für erfahrene Entwickler:innen: Bestehende Programmierkompetenz in KI-Engineering überführen — von LLM-Integration und RAG-Systemen über Agentic AI bis zum produktionsreifen Deployment eigener KI-Applikationen.
SQL für Maschinelles Lernen: Vertiefungskurs
Vertiefungskurs für angehende Data Scientists: SQL als Werkzeug für maschinelles Lernen, von der Datenaufbereitung über Window-Funktionen bis zur Integration mit Python-basierten ML-Modellen.
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.
Webdaten auswerten mit Python für Data & AI Specialist
Weiterbildung für Data & AI Specialist: Webdaten mit Python strukturiert auswerten, visualisieren und verständlich als Bericht oder Dashboard kommunizieren.
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 Engineer: Modellbewertung Grundlagen – Kurs
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
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.
KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Data Science – Kurs
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.
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.
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.
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.
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.
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: 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.
KI-Algorithmen für datenbasierte Entscheidungen – Kurs
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
AI in Cloud Computing – AWS ML Specialty Vorbereitung – Kurs
KI-Weiterbildung mit Fokus auf Cloud Computing und Machine Learning, die gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorbereitet.
Strategien zur Implementierung von KI-Lösungen – Kurs
Wie KI-Lösungen erfolgreich in Unternehmensprozesse integriert werden: Strategien für Datenpipelines, Modellintegration und Skalierung.
Machine Learning: Mustererkennung & Predictive Analytics
Muster in großen Datenmengen erkennen und in Vorhersagemodelle übersetzen: statistische Methoden, SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung mit DAX.
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