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
• 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 / AI) - Basiswissen und Anwendungen 2 Tage
• Daten und Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen 3 Tage
• Grundlagen von Machine Learning 5 Tage

Eine Gruppe eines Unternehmens will simultan den Kurs Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz reservieren

Dann kann ein Inhouse-Seminar zum Gegenstand Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz angebracht sein. Der Inhalt des Lehrgangs kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Fachdozenten ausgebaut oder gestrafft werden.

Haben die Mitarbeiter allerdings Vorkenntnisse in Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz, sollte der Anfang gekürzt werden. Eine Firmen-Fortbildung macht sich bezahlt bei mindestens 3 Seminarbesuchern. Die Firmen-Seminare zum Thema Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz finden bisweilen in der Nähe von München, Frankfurt, Bielefeld, Leipzig, Stuttgart, Hamburg, Duisburg, Hannover, Dortmund, Münster, Bremen, Bochum, Nürnberg, Düsseldorf, Berlin, Bonn, Dresden, Essen, Wuppertal und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen ergänzen Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz?

Eine erste Ergänzung findet sich in Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz mit

• Confusion Matrix (Wahrheitsmatrix)
• Predictive Demand
• Neue Kreditvergabemodelle
• Praxis: Auswertung der Performance verschiedener Algorithmen mit den

Empfehlenswert ist auch eine Schulung von „Daten, das Öl des 21. Jahrhunderts - Basiswissen und Anwendungen“ mit dem Unterrichtsstoff von

• Begrüßung und Vorstellung der Agenda
• Karrieren im Datenumfeld Data Scientist, Data Enginer, Data Analyst etc.
• 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.
• Big Data Big Data ist seit Jahren ein Hype. Sie lernen die Grundlagen von Big Data und die Anwendungsgebiete ohne Buzzword-Bingo.

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Dashboards erstellen mit Jupyter für Data Scientists“ mit den Unterpunkten Voilà und Panel geeignet.

Für Fortgeschrittene passt auch eine Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen Fortbildung. In diesem Seminar werden u.a.

• 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.
• 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.
• 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.
• Kontext und Codierung Sie lernen, wie aus Daten Zeichen und Symbole und dadurch Informationen werden und welche Rolle dabei Computer spielen

behandelt.