Online- oder Vor-Ort-Live-Schulungen zum Thema KI-Engineering demonstrieren durch interaktive praktische Übungen, wie Techniken der künstlichen Intelligenz zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden können. KI-Engineering-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" erhältlich. Online-Live-Schulungen (auch als "Remote-Live-Schulungen" bezeichnet) werden über einen interaktiven, entfernten Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können lokal beim Kunden in Frankfurt am Main oder in den NobleProg-Schulungszentren in Frankfurt am Main durchgeführt werden. NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
Frankfurt am Main
NobleProg Frankfurt, Domstraße 5, Frankfurt am Main, germany, 60528
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Domstrasse 5 in F...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Domstrasse 5 in Frankfurt am Main. In der Altstadt der Main-Metropole gelegen, bieten unsere Räumlichkeiten genug Platz für erfolgreiche Schulungen im Herzen der Stadt , fussläufig zum U-Bahnhof Dom/Römer.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen mitten in der Frankfurter Altstadt, nahe des Kaiserdoms. MIt dem U-Bahnhof Dom/Römer befindet sich eine zentrale U-Bahnhaltestelle in nächster Nähe.
Parkplätze
In der Umgebung unser Schulungsräume darf man durchaus parken, auch wenn sich die Parkplatzsuche je nach Termin etwas zeitaufwändiger gestalten kann. Nebenan gibt es auch das gebührenpflichtige Parkhaus Dom/Römer.
Lokale Infrastruktur
Nicht weit vom Dom, in Richtung Frankfurter Innenstadt, gibt es zahlreiche Restaurants und Lokale und in 5 Minuten Umkreis finden sich mehrere Hotels.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene KI-Ingenieure und Softwareentwickler, die ein grundlegendes Verständnis der KI-Engineering-Prinzipien und -Praktiken erwerben möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernkonzepte und -technologien von KI und maschinellem Lernen zu verstehen.
Grundlegende Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und PyTorch zu implementieren.
KI-Techniken anwenden, um praktische Probleme in der Softwareentwicklung zu lösen.
KI-Projekte mit Hilfe von Best Practices im KI-Engineering zu managen und zu pflegen.
Erkennen der ethischen Implikationen und Verantwortlichkeiten bei der Entwicklung von KI-Systemen.
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