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PräsenzOnline

Klassisches maschinelles Lernen Schulungen

  • 26 Seminare
  • 46 durchgeführte Termine
  • 161 zufriedene Teilnehmende
4.7 (13)
Machine Learning, Deep Learning und LLMs praxisnah verstehen und anwenden
Das Seminar befähigt die Teilnehmer, AI-Modelle eigenständig in Python zu implementieren und in praktischen Anwendungsfällen einzusetzen. Sie lernen:
  • Wie man… 
Das Seminarziel für die Teilnehmer besteht darin, ein grundlegendes  Verständnis für die Zeitreihenanalyse mit Machine Learning-Techniken zu  entwickeln und… 
4.6 (21)
Teilnehmende am Seminar Machine Learning mit Python lernen die gebräuchlichsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek kennen und wenden diese nach… 
Automatisierung für Data Science und Machine Learning
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Data Science- und Machine Learning-Projekte mit GitHub Copilot zu automatisieren, um die Qualität und… 
Der Vorbereitungskurs auf die anspruchsvollste Datenzertifizierung von CompTIA
Die Teilnehmenden bereiten sich vollständig auf die Prüfung CompTIA DataAI (DY0-001) vor. Sie festigen die mathematischen und statistischen Grundlagen der… 
Praxisnah von Data Analysis bis Machine Learning mit Python und scikit-learn
Sie können nach dem Seminar typische Aufgabenstellungen aus Data Analysis, Predictive Analytics und Machine Learning eigenständig strukturieren und… 
Tabellarische Daten meistern: Hochleistungs-ML für die Praxis
Dieses Training befähigt die Teilnehmenden, komplexe Vorhersagemodelle auf Enterprise-Niveau zu entwerfen. Die Absolventen gewinnen Sicherheit in der… 
Trustworthy AI: Erklärbarkeit gemäß EU AI Act und Compliance
Dieses Training befähigt die Teilnehmenden, eine vollständige XAI-Strategie (Explainable AI) in ihre ML-Pipelines zu integrieren. Die Absolventen gewinnen… 
Beyond Raw Data: Strategien für hochperformante Machine-Learning-Features
Dieses Training befähigt die Teilnehmenden, eine systematische Pipeline für das Feature Engineering aufzubauen. Die Absolventen gewinnen Sicherheit in der… 
Den Fehler finden, bevor er passiert: KI-gestützte Zustandsüberwachung
Dieses Training befähigt die Teilnehmenden, eine durchgehende Pipeline für das Condition Monitoring zu entwerfen. Die Absolventen gewinnen Sicherheit in der… 
Wie Sie KI-Algorithmen mit Python entwickeln und in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden
Nach dem Seminar können Sie eigenständig KI-Modelle entwickeln, trainieren und evaluieren. Sie beherrschen relevante Techniken der Datenaufbereitung, haben… 
Intelligente Mustererkennung: KI-basierte Lösungen für die Praxis
Im Seminar erwerben Sie konkrete Fähigkeiten, um KI-gestützte Mustererkennungsprozesse zielgerichtet in Ihrem Unternehmen zu implementieren. Sie erfahren,… 
Automatisches Lernen statt manuellem Tuning: RL-Frameworks richtig einsetzen
  • KI-Projekte mit klaren Zielen und Nutzenversprechen definieren und ihre Umsetzung begleiten
  • Datenmanagement-Strategien (Qualität, Integration, Governance)… 
Von Daten zu Erkenntnissen: Anwendungen der Mustererkennung
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden:
  • Potenziale und Risiken der Mustererkennung in ihrem Geschäftsbereich zu bewerten
  • Technologische Trends und Werkzeuge der… 
Praxisorientierte Übungen zur Datenanalyse
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von Google Colab anzuwenden, um die Effizienz und… 
Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von AdaBoost anzuwenden, um die Effizienz und Qualität… 
Praktische ML-Projekte umsetzen
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, elementare Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit… 
Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices in der Nutzung und Verwaltung von ML.NET anzuwenden, um die Effizienz… 
Methoden zur maschinellen Lernmodellierung mit H2O.ai
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices in der Nutzung von H2O.ai anzuwenden, um die Effizienz und Qualität… 
Skalierbare ML- und Bildverarbeitungsanwendungen
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices für die Entwicklung und Verwaltung von ML- und… 
Effiziente Datenanalyse durch Embeddings und Visualisierung
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Techniken zur Erstellung und Visualisierung von Embeddings zu nutzen, um komplexe Datensätze zu analysieren… 
Hadoop & Mahout Mastery: Vertiefte Einblicke in Big Data-Analysen
Dieser Hadoop & Mahout Workshop bietet vertiefte Einblicke in die erweiterten Aspekte von Hadoop und Mahout und ermöglicht praktische Erfahrungen sowie… 
KI-erweitertes Lernen: Apache Spark von Grund auf
Das Ziel des Workshops ist es, Teilnehmende zu befähigen, Apache Spark zur Verarbeitung großer Datenmengen und zum Trainieren sowie Evaluieren von… 
4.6 (7)
Machine Learning- und Deep Learning-Techniken extrahieren komplexe verborgene Muster in Zeitreihendatensätzen, die für klassische statistische Methoden… 
5 (1)
In diesem Kurs lernen Sie, wie Machine Learning funktioniert. Sie erhalten einen Überblick über Methoden des maschinellen Lernens, Anwendungsfelder und Werkzeuge.
5 (3)
Sie können grundlegende Schritte mit R und RStudio im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten als data scientist möglich ist.… 

Wählen Sie Ihre Klassisches maschinelles Lernen Schulung mit garantierten Terminen oder als Inhouse-Seminar

SchulungTermineTage
Angewandte KI mit Python5 Termine4 Tage
Zeitreihenanalyse mit Machine Learning5 Termine3 Tage
Machine Learning mit PythonTermin nach Wunsch3 Tage
GitHub Copilot und Python5 Termine2 Tage
CompTIA DataAI (DY0-001): ZertifizierungsvorbereitungTermin nach Wunsch5 Tage
Datenanalyse und Machine Learning mit Python - Intensivseminar mit durchgängiger Fallstudie5 Termine5 Tage
XGBoost, LightGBM und CatBoost: Gradient Boosting für tabellarische Daten5 Termine2 Tage
Explainable AI: ML-Modelle verständlich machen5 Termine2 Tage
Feature Engineering: Aus Rohdaten aussagekräftige Features erstellen5 Termine2 Tage
Anomalie-Erkennung in Produktionsdaten5 Termine2 Tage
Künstliche Intelligenz im Business: Von Daten zu Mehrwert4 Termine3 Tage
AI & Pattern Recognition im Vergleich: Strategien und Innovationen5 Termine3 Tage
OpenAI Gym: Einsatz von Reinforcement Learning in PythonTermin nach Wunsch3 Tage
Mustererkennungstechnologie: Überblick für Führungskräfte5 Termine1 Tag
Google Colab: Datenanalyse und maschinelles Lernen in der Cloud5 Termine3 Tage
AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen5 Termine3 Tage
Scikit-learn Einführung4 Termine2 Tage
ML.NET für skalierbare und zuverlässige ML-SystemeTermin nach Wunsch3 Tage
Maschinelles Lernen mit H2O.ai5 Termine3 Tage
Marvin Framework: Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung5 Termine2 Tage
TSNE, PCA und UMAP mit TensorFlow Embedding Projector5 Termine2 Tage
Hadoop & Mahout - Vertiefungs-WorkshopTermin nach Wunsch2 Tage
Apache Spark Workshop mit Übungen und ChatGPT-Unterstützung5 Termine3 Tage
Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen 5 Termine5 Tage
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz5 Termine2 Tage
Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientistsTermin nach Wunsch2 Tage
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Kundenbewertungen
5/5

The quality of the course is pretty good. The content is well-structured, and the material covered was relevant and practical. The course met my expectations, as I anticipated it would provide an introduction to R programming and its applications. However, it would be even better if we could work with a wider variety of examples and datasets. This would help us avoid becoming too accustomed to working with just one dataset and give us broader experience in different scenarios. This course will significantly improve my productivity at work. R programming is essential for analyzing datasets that are difficult to process manually or in tools like SQL or the data factory. Additionally, R?s capabilities for data visualization are a major advantage, offering an all-in-one solution for both analysis and presentation.

Schulung Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists (auf Englisch)
Swarali Kalyani (Treukontax-Steuerberatungsgesellschaft mbH)
München
5/5

Es wurde uns sehr viel Material zur weiteren Verarbeitung im Arbeitsalltag zur Verfügung gestellt.

Schulung Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen 
Marco Eden (Ocean Breeze Energy GmbH & Co. KG)
Bremen
5/5

Ich bin positiv von dem Seminar überrascht und meine Erwartungen wurden mehr als erfüllt. Als Online Seminar hat alles hervorragend geklappt, und die Vorteile wurden bestens umgesetzt, während die Nachteile eines Online Seminars (kein direkter Kontakt) gut umschifft wurden. jetzt fühle ich mich in der Lage das Erlernte auch praktisch bei meinen Aufgabenstellungen angehen zu können.

Schulung KI von Grund auf: Praxisnaher Einstieg in AI-Modelle mit Python
Sascha Turczyk (Alfha GmbH & Co. KG)
Finnentrop
5/5

The course was well prepared and covered all aspects from the subject. I feel well prepared for implementation of machine learning in my tasks.

Schulung Machine Learning mit Python
Jailson Fulgencio de Moura (ENERCON GmbH)
Aurich
5/5

Sehr gute Beispiel, auf alle Fragen eingegangen. Sehr gut auch alle Themen rüber gebracht.

Schulung KI von Grund auf: Praxisnaher Einstieg in AI-Modelle mit Python
Peter Philippi (HENSOLDT Optronics GmbH)
Wetzlar
5/5

Die Erwartungen wurden übertroffen, da ich persönlich in 3 Tagen weniger erwartet hätte.

Schulung Machine Learning mit Python
Alexander Voigt (Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik)
Koblenz
4/5

Grundsätzlich war die Qualität gut, allerdings hätte ich mir bei einer Schulung, die Python Vorkenntnisse verlangte, einen inhaltlich noch etwas tieferen Einstieg gewünscht (z.B. die Erstellung neuronaler Netze). Könnte aber sein, dass das nicht für jeden Teilnehmer besser gewesen wäre.

Schulung Machine Learning mit Python
Simon Wempe (BWI GmbH)
Meckenheim
4/5

Es wäre besser, wenn dir Rechner vorinstalliert wären.

Schulung Machine Learning mit Python
Wolfgang Liebsch (MAXIMATOR GmbH)
Nordhausen

Auszeichnungen & Mitgliedschaften

Focus Auszeichnung Süddeutsche Zeitung Institut Auszeichnung Brandeins Auszeichnung International Training Center Rating PerformNet's 2023 Training Center Award
Linux Professional Institute Logo Linux Foundation Authorized Training Partner Gesellschaft für Informatik Mitglied eato Mitglied Deutschlandstipendium Logo

Jede Klassisches maschinelles Lernen Schulung kann auch als individualisierbares Inhouse-Training durchgeführt werden

Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
Offene Schulung

findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.

Firmen-/Inhouse-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.

Individual-Schulung

bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Klassisches maschinelles Lernen-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

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