Online- oder Vor-Ort-Live-Schulungen zu Predictive AI demonstrieren durch interaktive, praktische Übungen die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen von Predictive AI. Predictive AI-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" erhältlich. Online-Live-Schulungen (auch "Remote-Live-Schulungen" genannt) werden über einen interaktiven, entfernten Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können lokal beim Kunden in Bonn oder in den NobleProg-Schulungszentren in Bonn durchgeführt werden. NobleProg - Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Mozartstraße 4-1...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Mozartstraße 4-10 in Bonn. Unsere großzügigen Schulungsräume südwestlich des Stadtzentrums und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Hauptbahnhofs. Im Westen erreicht man die Bundesautobahn A565.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.
Lokale Infrastruktur
In der Bonner Innenstadt finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Anfänger, die die Grundlagen der prädiktiven KI kennenlernen möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernkonzepte von Predictive AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
Daten für die prädiktive Analyse sammeln, bereinigen und vorverarbeiten.
Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Grundlegende statistische Modelle zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen.
Bewertung der Leistung von Vorhersagemodellen.
Anwendung von Predictive AI-Konzepten auf reale Szenarien.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Fachleute, die prädiktive KI in ihre DevOps-Praxis integrieren möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Predictive-Analytics-Modelle zur Vorhersage und Lösung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline zu implementieren.
KI-gesteuerte Tools für eine verbesserte Überwachung und den Betrieb zu nutzen.
Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Arbeitsabläufe bei der Softwarebereitstellung zu verbessern.
Entwurf von KI-Strategien für die proaktive Problemlösung und Optimierung.
Sich mit den ethischen Aspekten des Einsatzes von KI in DevOps auseinandersetzen.
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