Einführung in KI im Halbleiterproduktionsprozess Schulung

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Fachwissen, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um maßgeschneiderte Chatbots für verschiedene Anwendungszwecke zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen;
  
  
• sich in der Google Cloud Platform zurechtzufinden und AutoML nutzen zu können;
  
  
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten;
  
  
• maßgeschneiderte Chatbot-Modelle mit Hilfe von AutoML zu trainieren und zu bewerten;
  
  
• Chatbots auf verschiedene Plattformen und Kanäle bereitzustellen und zu integrieren;
  
  
• die Leistungsfähigkeit der Chatbots im Laufe der Zeit zu überwachen und zu optimieren.
  
  

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) gibt eine Einführung in die Bereiche Mustererkennung und maschinelles Lernen. Es behandelt praktische Anwendungen aus der Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computergrafik, Datenanalyse sowie Bioinformatik.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• die wesentlichen statistischen Methoden auf das Gebiet der Mustererkennung anzuwenden.
• relevante Modelle wie neuronale Netze sowie Kernel-Methoden zur Datenanalyse einzusetzen.
• fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Dieses vom Kursleiter geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die KI-gestützte Methoden der prädiktiven Wartung in der Halbleiterfertigung nutzen möchten, um Produktivität zu steigern und unerwartete Anlagenausfälle zu reduzieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle zur Vorhersage von Anlagenausfällen in der Halbleiterproduktion zu implementieren.
• Wartungsdaten auszuwerten, um Muster und Trends zu erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen.
• KI-basierte prädiktive Wartung in bestehende Fertigungsabläufe zu integrieren.
• Durch proaktives Anlagenmanagement Ausfallzeiten und Instandhaltungskosten zu senken.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten mittleren Niveaus, die lernen möchten, wie man RapidMiner nutzt, um Werte zu schätzen und zu prognostizieren sowie analytische Werkzeuge für die Zeitreihenprognose einzusetzen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Sie lernen, die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen des maschinellen Lernens auszuwählen sowie den Aufbau und die Leistung von Modellen zu verbessern.
• Sie nutzen RapidMiner zur Schätzung und Prognose von Werten sowie zur Anwendung analytischer Methoden bei der Vorhersage von Zeitreihen.