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Alle Machine Learning Schulungen

Schulung Machine Learning für Einsteiger: Schritt für Schritt zum eigenen Modell

Praxisorientiertes Einsteigerseminar

4 Tage / S4443

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken des Machine Learning kennen. Der Fokus liegt auf der Erstellung, Optimierung und Bereitstellung von ML-Modellen sowie der Integration moderner Technologien und Best Practices. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden und erweiterten Tools und Techniken des Machine Learning vertraut machen und durch praxisorientierte Übungen die erlernten Konzepte anwenden.

Noch nicht das, was Sie suchen? Wir haben bestimmt ein passendes Machine Learning Training für Sie im Seminarportfolio.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu optimieren und zu deployen. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Datenanalyse und Vorhersagen verbessern können.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Einsteiger im Bereich Machine Learning, Datenanalysten, Entwickler und technische Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Machine Learning vertiefen möchten. Grundlegende IT- und Programmierkenntnisse sind erforderlich.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
4 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

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


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Einführung in Machine Learning: Überblick und Bedeutung
    • Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens, Unterschiede zwischen ML, KI und Data Science.
      • Bedeutung und Vorteile: Automatisierte Entscheidungsfindung, Mustererkennung, Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen.
      • Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme, Bild- und Spracherkennung, medizinische Diagnosen.
  • Grundlegende Konzepte und Techniken
    • Typen von Machine Learning:
      • Überwachtes Lernen: Regression, Klassifikation.
      • Unüberwachtes Lernen: Clustering, Dimensionenreduktion.
      • Verstärkendes Lernen: Belohnungssysteme und Entscheidungsfindung.
    • Datenvorbereitung und -verarbeitung:
      • Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern.
      • Datennormalisierung und -skalierung: Standardisierung von Daten.
      • Feature Engineering: Auswahl und Erstellung relevanter Merkmale.
  • Werkzeuge und Bibliotheken
    • Einführung in Python für Machine Learning:
      • Warum Python? Vorteile und Popularität.
      • Wichtige Bibliotheken: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib.
    • Einrichtung der Entwicklungsumgebung:
      • Installation von Python und Jupyter Notebook.
      • Einführung in die Nutzung von Jupyter Notebooks für ML-Projekte.
  • Praxisübung 1: Einrichtung der Entwicklungsumgebung und erste Datenanalyse
    • Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Durchführung einer ersten Datenanalyse.
      • Projektbeschreibung: Teilnehmer installieren die notwendigen Bibliotheken und analysieren einen Beispiel-Datensatz.
      • Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen und Bibliotheken von Python.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Installation von Python und Jupyter Notebook.
      • Durchführung: Import und Analyse eines Beispiel-Datensatzes mit Pandas und Matplotlib.
      • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
    • Tools: Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib.
    • Ergebnisse und Präsentation:
      • Präsentation der installierten und konfigurierten Umgebung und der ersten Datenanalyse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Modellierung und Training
    • Überwachtes Lernen:
      • Lineare Regression: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
      • Klassifikation mit Entscheidungsbäumen und k-NN: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
    • Unüberwachtes Lernen:
      • K-Means-Clustering: Grundlagen, Implementierung und Bewertung.
      • Hauptkomponentenanalyse (PCA): Dimensionenreduktion und Visualisierung.
  • Modellbewertung und -optimierung
    • Evaluierung von Modellen:
      • Train-Test-Split, Kreuzvalidierung.
      • Metriken zur Modellbewertung: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score.
    • Hyperparameter-Tuning:
      • Grid Search, Random Search.
      • Nutzung von Scikit-Learn zur Optimierung von Modellparametern.
  • Einführung in neuronale Netze
    • Grundlagen neuronaler Netze:
      • Aufbau und Funktionsweise: Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen.
      • Einführung in Keras und TensorFlow: Frameworks für Deep Learning.
    • Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes:
      • Implementierung eines MLP (Multi-Layer Perceptron).
      • Training und Bewertung des Modells.
  • Praxisübung 2: Modellierung und Training von ML-Modellen
    • Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Bewertung von ML-Modellen.
      • Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen und bewerten verschiedene ML-Modelle für eine Klassifikationsaufgabe.
      • Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Bibliotheken von Scikit-Learn und Keras.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
      • Durchführung: Implementierung und Bewertung von Regression, Klassifikation und Clustering-Modellen.
      • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
    • Tools: Python, Jupyter Notebook, Scikit-Learn, Keras.
    • Ergebnisse und Präsentation:
      • Präsentation der erstellten Modelle und der durchgeführten Bewertungen.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Machine Learning
    • Integration von AI-Techniken:
      • Automatisierung von ML-Prozessen: Einsatz von AI zur Modelloptimierung.
      • Fallstudien: Erfolgreiche Implementierung von AI in ML-Projekten.
    • Ethische Aspekte und Best Practices:
      • Datenschutz und Datensicherheit: Umgang mit sensiblen Daten.
      • Vermeidung von Bias und Fairness in ML-Modellen.
  • Deployment und Skalierung von ML-Modellen
    • Bereitstellung von ML-Modellen:
      • Export und Integration in Produktionsumgebungen.
      • Nutzung von Cloud-Diensten: AWS, Azure, Google Cloud.
    • Skalierbarkeit und Leistung:
      • Optimierung von Modellen für große Datenmengen.
      • Nutzung von verteilten Systemen und GPU-Computing.
  • Fehlersuche und Optimierung
    • Überwachung und Fehlersuche:
      • Überwachung der Modellleistung in der Produktion.
      • Methoden zur Fehleranalyse und -behebung.
    • Optimierung von ML-Prozessen:
      • Durchführung von A/B-Tests.
      • Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen.
  • Praxisübung 3: Deployment und Optimierung eines ML-Modells
    • Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Bereitstellung und Optimierung eines ML-Modells.
      • Projektbeschreibung: Teilnehmer deployen ein ML-Modell in einer Cloud-Umgebung und optimieren dessen Leistung.
      • Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Cloud-Dienste.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
      • Durchführung: Deployment des Modells, Optimierung und Überwachung.
      • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
    • Tools: Python, Jupyter Notebook, Scikit-Learn, Keras, Cloud-Dienste (AWS, Azure, Google Cloud).
    • Ergebnisse und Präsentation:
      • Präsentation des deployten Modells und der durchgeführten Optimierungen.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Machine Learning für Einsteiger: Schritt für Schritt zum eigenen Modell

TerminOrtPreis
17.02.-20.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
07.04.-10.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
18.08.-21.08.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
15.12.-18.12.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
09.02.-12.02.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
26.05.-29.05.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
17.08.-20.08.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
23.11.-26.11.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 17. Feb. - 20. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 07. Apr. - 10. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 18. Aug. - 21. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 15. Dez. - 18. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 09. Feb. - 12. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
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Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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