Schulung Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz

• Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras 2 Tage
• Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow 1 Tag
• Machine Learning mit Python 3 Tage
• Deep Learning mit Python & Keras 4 Tage
• Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow 3 Tage
• Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen 1 Tag
• Künstliche Intelligenz (KI) & Business Analytics: Grundlagen und Anwendung 3 Tage

Eine Gruppe einer Firma will simultan die Schulung Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz frequentieren

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zum Gegenstand Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz opportun sein. Der Unterrichtsstoff des Lehrgangs kann nebenbei bemerkt in Abstimmung mit den Dozenten erweitert oder verdichtet werden.

Haben die Mitarbeiter bereits Sachkenntnis in Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine Firmen-Weiterbildung rechnet sich ab drei Seminarbesuchern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz finden bisweilen in Stuttgart, Hamburg, Leipzig, Hannover, München, Düsseldorf, Bochum, Duisburg, Frankfurt, Bremen, Dortmund, Bielefeld, Berlin, Wuppertal, Münster, Nürnberg, Dresden, Bonn, Essen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen erweitern Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz?

Eine passende Erweiterung bildet Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz mit

• Sports Analytics
• Auswertung der Metriken und welche Metrik für welche Probleme eingesetzt werden sollte Accuracy (Genauigkeit)
• Ausreißer
• Predictive Demand

Zu empfehlen ist auch eine Schulung von „Data Science - Einführung für angehende Data Scientists“ mit der Behandlung von

• Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data-Science-Projekte
• Tipps, Tricks und Kniffe für ein gutes Data-Science-Produkt
• Praktische Umsetzung eines Data-Science- Prozesses in einem Tool
• Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen

Für Firmenschulungen ist das Thema „Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow“ mit den Unterpunkten Einführung in Machine Learning und Deep Learning Trainings-, Test- und Validierungsdaten und Softmax-Layer und Cross-Entropy Loss geeignet.

Für Erfahrene Anwender passt auch eine Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen Fortbildung. In diesem Workshop werden insbesondere

• Dateiformate und Datenquellen In Gruppen lernen Sie unterschiedliche Daten- und Dateiformate kennen (Ton-Format, Text-Format, Bildformat) und welche Informationen daraus gewonnen werden können. Sie lernen den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.
• Machine Learning Viele Algorithmen, die im Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, stammen aus dem Bereich des maschinellen Lernens. In kleinen Gruppen befassen Sie sich mit einzelnen Kernelementen, ganz ohne die Mathematik.
• Deep Learning Neuronale Netzwerke und Deep Learning Algorithmen haben in den letzten Jahren zu einem großen Anstieg von KI-Projekten geführt. Wir sehen uns diese Algorithmen an und Sie lernen die Anwendungsgebiete und Grenzen kennen.
• Datenvisualisierung Nach einer kurzen Einführung in die Visualisierung können Sie verschiedene Visualisierungstypen (wie Balkendiagramme, Liniendiagramme) ausprobieren und lernen die Grundlagen, um den richtigen Typ auszuwählen.

geschult.