Schulung Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen

• Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras 2 Tage
• Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow 1 Tag
• Deep Learning mit Python & Keras 4 Tage
• Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow 3 Tage
• Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen 2 Tage
• Daten und Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen 3 Tage
• Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz 2 Tage
• Grundlagen von Machine Learning 5 Tage

Eine Gruppe eines Unternehmens will zeitgleich die Schulung Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen reservieren

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Training zum Gegenstand Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen richtig sein. Das Thema des Lehrgangs kann hierbei in Abstimmung mit den Trainern ergänzt oder reduziert werden.

Haben die schon Routine in Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen, sollte der erste Punkt der Agenda gekürzt werden. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme rentiert sich bei mindestens 3 Schulungsteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen finden gelegentlich in der Umgebung von München, Bremen, Berlin, Dortmund, Stuttgart, Düsseldorf, Bonn, Bochum, Leipzig, Duisburg, Nürnberg, Hannover, Hamburg, Frankfurt, Wuppertal, Bielefeld, Essen, Dresden, Münster und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Kurse passen zu Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen?

Eine gute Basis bildet Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen mit

• Wesentliche Technologien künstlicher Intelligenz
• Technologie & Daten
• Entwicklung von Analytics und KI Lösungen Von der Idee bis zum fertigen Produkt
• Organisation, Prozesse und Know How

Anzuraten ist auch eine Schulung von „Machine Learning mit Python“ mit der Behandlung von

• Arbeiten mit der Machine Learning Bibliothek scikit-learn.
• Fehlende Werte behandeln
• Unterteilen der Daten in Trainings- und Testdaten
• Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.

Für Firmenschulungen ist das Thema „Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz“ mit den Kapiteln Praxis: Mit Daten vom ersten Tag wählen wir die am besten geeignete Metrik für das Problem aus, suchen das am besten passende Model aus und nutzen Cross Validation für die finale Modellierung. Damit lässt sich die Frage beantworten, was die maximal-beste Performance des Modells ist, das erzielt werden konnte. und Confusion Matrix (Wahrheitsmatrix) prädestiniert.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt eine Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) Schulung. In diesem Seminar werden u.a.

• Supervised Learning / Überwachtes Lernen Theoretische Grundlagen
• SVM
• k-means
• Gaussian Mixture Models

geschult.