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 Hamburg oder in den NobleProg-Schulungszentren in Hamburg durchgeführt werden. NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich im Betahaus in der Eiffl...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich im Betahaus in der Eifflerstraße 43 in Hamburg. Gut erreichbar und zentral in der traditionsreichen Hansestadt gelegen, bieten sich hier optimale Möglichkeiten für unsere Teilnehmer.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen mitten im Schanzenviertel. Die nächsten Bushaltestellen sind die Haltestellen "Schulterblatt" der Metrobuslinie 15 sowie die Haltestelle "Sternbrücke" der Metrobuslinie 3, die nächste S- und U-Bahn-Station die Haltestelle Sternschanze.
Parkplätze
Im Bereich entlang der Eifflerstrasse und den nahegelegenen Seitenstraßen können PKW abgestellt werden, auch wenn man gegebenenfalls einen Moment lang suchen muss. Die Parkplätze sind nicht gebührenpflichtig.
Lokale Infrastruktur
Das Schanzenviertel bietet verschiedenste gastronomische Angebote und mit dem Pyjama Park, dem Hotel Boston und anderen kleineren und mittleren Hotels ist auch eine ortsnahe Unterbringung möglich.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Hamburg (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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