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Schulung Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning)

1 Tag / S2058

Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung

Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

Inhouse-/Firmenschulung

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Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

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1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.

Beschreibung

Machine Learning (Maschinelles Lernen) versteckt sich heutzutage in allen Algorithmen, die schnell und automatisiert Entscheidungen treffen müssen: So unter anderem in der Medizin (z.B. um Krebszellen zu identifizieren), industrielle Qualitätskontrolle (z.B. um defekte Fertigungsstücke zu identifizieren) oder am Finanzmarkt (z.B. bei Aktienkursanalysen). In diesem 1-tägigen Seminar erwerben die Teilnehmer grundlegendes Wissen zu den aktuellsten Machine Learning-Verfahren, sowie deren Anwendungsgebieten. Kurze Einblicke in den mathematischen Hintergrund veranschaulichen die Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen.

Schulungsziel

Nach dem Seminar haben Sie ein Grundverständnis für das Thema Maschinelles Lernen,  kennen die unterschiedlichen ML-Verfahren und habe eine Vorstellung darüber, wie ML in ihrem Unternehmenskontext Anwendung finden könnte.

Details

  • Entwicklung von Machine Learning-Verfahren
    • Historische Einleitung
    • Einteilung der Methoden
  • Supervised Learning / Überwachtes Lernen
    • Theoretische Grundlagen
    • SVM
    • Entscheidungsbäume (Decision Trees)
    • k-nearest Neighbor (KNN) Classifier
    • Perceptron
    • Neuronale Netze (Neural Networks)
    • Anwendungsbeispiele
    • Praktischer Teil
  • Unsupervised Learning / Unüberwachtes Lernen
    • Theoretische Grundlagen
    • k-means
    • Gaussian Mixture Models
    • Hebbian Learning
    • Anwendungsbeispiele
    • Praktischer Teil
  • State-of-the-art
    • Deep-Learning
    • Big-Data Verfahren
    • Anomaly Detection

Führungskräfte (CEO, CTO, CDO, CSO, etc.) und IT-Management, Mitarbeiter/Entwickler mit Interesse an Machine Learning


Lernmethode: Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen: Seminarunterlagen / Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann
Arbeitsplatz: PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
Lernumgebung: Frische Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter
Arbeitsmaterialien: Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmezertifikat: Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis
Teilnehmerzahl: min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung : Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten: 1 Tag, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung: GFU Schulungszentrum

GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten: Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil : Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive: Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit: Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei
Rechnungsstellung: Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung: Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen: Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen
Bildungsgutschein: Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kundenbewertungen

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Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine

28.03.2019
620,00
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25.06.2019
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20.09.2019
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Köln   
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil

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Arbeitsplatz



Eine Gruppe eines Unternehmens will zusammen das Seminar Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) reservieren

In dem Fall kann ein Firmen-Training zum Gegenstand Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) sachdienlich sein. Der Unterrichtsstoff der Schulung kann nebenbei bemerkt in Abstimmung mit den Dozenten ausgebaut oder gestrafft werden.

Haben die Schulungsteilnehmer bereits Vorkenntnisse in Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning), sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine kundenspezifische Fortbildung rentiert sich bei mehr als 3 Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) finden ab und zu in Bonn, Dresden, Nÿrnberg, Dortmund, Mÿnchen, Bremen, Frankfurt, Mÿnster, Berlin, Hannover, Stuttgart, Bochum, Leipzig, Dÿsseldorf, Hamburg, Bielefeld, Wuppertal, Essen, Duisburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen erweitern Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning)?

Eine erste Ergänzung bildet Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) mit

  • k-nearest Neighbor (KNN) Classifier
  • Anomaly Detection
  • Anwendungsbeispiele
  • Hebbian Learning

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „Professional Scrum Product Owner (PSPO I)“ mit der Behandlung von

  • Product Backlog Management
  • Release Planning
  • Value Driven Development
  • Das Scrum Framework

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Digitalisierung kompakt: Das Internet der Dinge (Internet of Things - IoT)“ mit dem Unterrichtsgegenstand Industrie 4.0 und Big Data prädestiniert.

Für Professionals passt eine Agile Methoden für klassische Projektmanager Weiterbildung. In diesem Workshop werden vor allen Dingen

  • Mit agilen Teams arbeiten: Soft Skills, Teamarbeit und Kommunikation
  • Agile Ansätze skalieren
  • Risikomanagement im agilen Umfeld
  • Klassisches und agiles Projektmanagement: Unterschiedliche Sichten und unterschiedliche Grundannahmen
besprochen.

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