• Machine Learning: Praxistag mit TensorFlow - 1 Tag / S2053
• Machine Learning mit Python - 3 Tage / S2139
• Deep Learning mit Python & Keras - 4 Tage / S2140
• Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow - 3 Tage / S2159
• Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen - 1 Tag / S2162
• Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz - 2 Tage / S2203

Eine Gruppe eines Unternehmens will geschlossen den Lehrgang Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras frequentieren

In dem Fall kann ein Firmen-Training zur Augabenstellung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras sachdienlich sein. Die Agenda der Schulung kann hierbei gemeinsam mit den Trainern modifiert oder verdichtet werden.

Haben die Seminarteilnehmer ohnehin Praxis in Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine Inhouse-Bildungsmaßnahme lohnt sich bei mindestens 3 Seminarbesuchern. Die Firmen-Seminare zum Thema Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras finden ab und zu im Umkreis von Hamburg, Frankfurt, Stuttgart, Dortmund, Leipzig, Berlin, Dresden, Düsseldorf, Münster, Wuppertal, München, Bonn, Bremen, Bielefeld, Nürnberg, Essen, Bochum, Hannover, Duisburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen passen zu Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras?

Eine gute Basis bildet Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras mit

• Beispiele und Demos zu deep learning
• Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
• unsupervised deep learningautoencoder
• praktische Tipps

Zu empfehlen ist auch eine Schulung von „Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel“ mit dem Unterrichtsstoff von

• Excel: Statistik mit den Diagrammen
• Fallstudie, Darstellung von statistischen Diagrammen
• Fallstudie, Berechnung von statistischen Kennzahlen
• Diskussion spezifischer Fragestellungen aus der beruflichen Praxis

Für Firmenschulungen ist das Thema „Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning)“ mit den Kapiteln Gaussian Mixture Models und Einteilung der Methoden prädestiniert.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt auch eine Machine Learning mit Python Fortbildung. In diesem Training werden u.a.

• Fehlende Werte behandeln
• Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
• Aufbereitung von Textdaten: Tokenizer und Bag-of-words.
• Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien

besprochen.