Machine Learning Schulungen in Deutschland

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die das Konzept der vortrainierten Modelle verstehen und lernen möchten, wie man sie zur Lösung realer Probleme einsetzt, ohne Modelle von Grund auf zu erstellen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• das Konzept und die Vorteile von vortrainierten Modellen zu verstehen.
• Verschiedene vortrainierte Modellarchitekturen und ihre Anwendungsfälle kennenlernen.
• Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Vorgefertigte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um individuelle Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
• Die Google Cloud-Plattform zu navigieren und auf AutoML zuzugreifen.
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
• Benutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu bewerten.
• Einsatz und Integration von Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle.
• Überwachen und optimieren Sie die Chatbot-Leistung im Laufe der Zeit.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure und Systemarchitekten, die AI-Modelle für Edge-Ausführung optimieren möchten.

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

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Methoden zur Modellkompression anzuwenden, um die Größe und Komplexität von AI-Modellen zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden zur Steigerung der Effizienz des Modells auf Edge-Hardware zu nutzen.
• Verstümmelungsverfahren und andere Optimierungstechniken umzusetzen, um die Leistung des Modells zu verbessern.
• Optimierte AI-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologie-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erlangen möchten.

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

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Eine Umgebung für Edge-Computing einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle zur Bereitstellung auf Edge-Geräten zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische AI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ETHERISCHE UND SICHERHEITSASPEKTE IN EDGE AI ANWENDUNGEN ZU BEHANDLUNG.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um das Erstellen, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Aufgaben in Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene, die lernen möchten, verlässliche ML-Workflows mit Kubeflow zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erworben haben, um:

• Sich in das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten zu navigieren.
• Wiederholbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• Skalierbare Training-Jobs in Kubernetes auszuführen.
• Maschinelles Lernen-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und kooperative Diskussionen.
• Hands-on-Lab mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Erstellen von end-to-end-ML-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Trainings können angeordnet werden, um sich an die Technologie-Stack und Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Technologien hinter autonomen Systemen meistern möchten.

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

• AI-Modelle für autonomes Entscheidungsfinden zu designen und umzusetzen.
• Steuerungsalgorithmen für autonome Navigation und Hinderniserkennung zu entwickeln.
• Sicherheit und Zuverlässigkeit in AI-basierten autonomen Systemen sicherzustellen.
• Autonome Systeme mit bestehenden Robotik- und AI-Frameworks zu integrieren.

Diese vom Dozenten geleitete, live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über Machine Learning-Modelle vertiefen, ihre Fähigkeiten im Hyperparameter-Tuning verbessern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab bereitstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Machine Learning-Modelle unter Verwendung beliebter Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
• Die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning zu optimieren.
• Machine Learning-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab bereitzustellen.
• Große Machine Learning-Projekte in Google Colab zu kooperieren und zu verwalten.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die AI-Techniken zur Optimierung der Ausbeitesicherung in der Halbleiterfertigung einsetzen möchten.

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

• Produktionsdaten zu analysieren, um Faktoren zu identifizieren, die Ausbeitenflussraten beeinflussen.
• AI-Algorithmen einzusetzen, um Prozesse der Ausbeitesicherung zu verbessern.
• Produktionsparameter zu optimieren, um Fehler zu reduzieren und die Ausbeite zu erhöhen.
• AI-gestützte Ausbeitesicherung in bestehende Produktionsabläufe zu integrieren.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftsfachleute und AI-Professionals, die Machine Learning in Geschäftsprozesse, Prognosen und AI-gestützte Systeme einbringen möchten, unter Verwendung von realen Fallstudien und Python-basierten Werkzeugen.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• zu verstehen, wie sich Machine Learning in die KI und Geschäftsstrategie einfügt.
• überwachtes und unüberwachtes Lernenstechniken auf strukturierte geschäftliche Probleme anzuwenden.
• Daten für Modelle vorzubereiten und zu transformieren.
• neuronale Netze zur Klassifikation und Vorhersageaufgaben einzusetzen.
• Verkaufsvorhersagen unter Verwendung statistischer und ML-basierter Methoden durchzuführen.
• Clustering und Assoziationsregel-Mining zur Kundensegmentierung und Musterverdichtung umzusetzen.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die moderne AI-Techniken auf die Automatisierung der Halbleiterentwicklung anwenden möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Innovation bei der Entwurfs- und Überprüfungsphase von Chips zu verbessern.

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

• Fortgeschrittene AI-Techniken anzuwenden, um Prozesse der Halbleiterentwicklung zu optimieren.
• Machine-Learning-Modelle in EDA-Tools zu integrieren, um die Entwurfsoverprüfung zu verbessern.
• AI-gestützte Lösungen für komplexe Design-Aufgaben bei der Chipfertigung zu entwickeln.
• Neuronale Netzwerke auszuschöpfen, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Entwurfsautomatisierung zu erhöhen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-Techniken zur Optimierung der Halbleiterfertigungsprozesse verstehen und anwenden möchten.

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

• AI-Methoden für die Prozessoptimierung in der Chipherstellung zu verstehen.
• AI-Modelle umzusetzen, um den Ausbeute zu erhöhen und Fehler zu reduzieren.
• Prozessdaten zu analysieren, um Schlüsselparameter für die Optimierung zu identifizieren.
• Machine-Learning-Techniken anzuwenden, um Halbleiterfertigungsprozesse zu feinjustieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Maschinelles Lernen Workflows, einschließlich Modelltraining, -validierung und -bereitstellung mit Apache Airflow automatisieren und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Maschinelles Lernen Workflows einzurichten.
• Daten-Preprocessing, Modelltraining und -validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Maschinelles Lernen Frameworks und Tools zu integrieren.
• Maschinelles Lernen Modelle über automatisierte Pipelines bereitzustellen.
• Maschinelles Lernen Workflows in der Produktion zu überwachen und zu optimieren.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelle Lernalgorithmen effizient mit der Google Colab Umgebung anwenden möchten.

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

• Google Colab für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu navigieren.
• Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zu verstehen und anzuwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn zur Datenanalyse und Vorhersage zu verwenden.
• Überwachte und unüberwachte Lernmodelle zu implementieren.
• Maschinelle Lernmodelle effektiv zu optimieren und zu evaluieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Trainingssitzung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die lernen möchten, wie sie ML.NET Machine Learning Modelle verwenden können, um automatisch Prognosen aus durchgeführten Datenanalysen für Unternehmensanwendungen abzuleiten.

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

• ML.NET zu installieren und es in die Anwendungsentwicklungsumgebung zu integrieren.
• Die Machine Learning-Prinzipien hinter den ML.NET-Werkzeugen und Algorithmen zu verstehen.
• Machine Learning-Modelle aufzubauen und zu trainieren, um mit den bereitgestellten Daten intelligent Vorhersagen durchzuführen.
• Die Leistung eines Machine Learning-Modells mit den ML.NET-Metriken zu bewerten.
• Die Genauigkeit der bestehenden Machine Learning-Modelle auf Basis des ML.NET-Frameworks zu optimieren.
• Die Machine Learning-Konzepte von ML.NET auf andere Data Science-Anwendungen anzuwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenfachleute, die maschinelle Lernverfahren auf datengebundene Geschäftsprobleme anwenden möchten, einschließlich Verkaufsprognosen und prädiktiver Modellierung mit neuronalen Netzen.

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

• Die Kernkonzepte und Arten des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Schlüsselalgorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Assoziationsanalyse anzuwenden.
• Explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung mit Python durchzuführen.
• Neuronale Netze für nichtlineare Modellierungsaufgaben zu verwenden.
• Prädiktive Analyse für Geschäftsprognosen, einschließlich Verkaufsdaten, umzusetzen.
• Die Modelleffizienz mit visuellen und statistischen Techniken zu bewerten und zu optimieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning für die Text-zu-Bild-Erzeugung erweitern möchten.

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

• Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-Bild-Erzeugung zu verstehen.
• Komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese zu implementieren.
• Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle zu optimieren.
• Abstimmung von Hyperparametern für bessere Modellleistung und Generalisierung.
• Integration von Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Professionals, die ihre Fähigkeiten in AI-gestützter Bedrohungserkennung und -reaktion verbessern möchten.

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

• Erweiterte AI-Algorithmen für Echtzeiten-Bedrohungserkennung umzusetzen.
• AI-Modelle auf spezifische Cybersecurity-Herausforderungen anpassen.
• Automatisierte Arbeitsabläufe zur Bedrohungsbekämpfung entwickeln.
• AI-gesteuerte Sicherheitswerkzeuge gegen feindliche Angriffe schützen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Angebot in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Cybersecurity, die lernen möchten, wie sie KI zur Verbesserung der Bedrohungserkennung und -reaktion nutzen können.

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

• Anwendungen von KI in der Cybersecurity zu verstehen.
• AI-Algorithmen für Bedrohungserkennung umzusetzen.
• Incident Response mit KI-Tools automatisieren.
• KI in bestehende Cybersecurity-Infrastrukturen integrieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und die AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von AlphaFold verstehen.
• Lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• lernen, wie sie AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse interpretieren können.

Diese von einem Trainer geleitete, lebende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Teilnehmer mit Hintergrund in maschinellem Lernen, die Modelle zur Erkennung komplexer Muster in Big Data unter Verwendung von AutoML-Frameworks optimieren möchten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie man RapidMiner verwendet, um Werte zu schätzen und zu projizieren und Analysewerkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

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

• die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auszuwählen und die Modellkonstruktion und -leistung zu verbessern.
• RapidMiner zu verwenden, um Werte zu schätzen und zu projizieren, und analytische Werkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forscher im Bereich Computer Vision, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzeugen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Stable Diffusion und seine Funktionsweise für die Bilderzeugung zu verstehen.
• Erstellen und Trainieren von Stable Diffusion-Modellen für Bilderzeugungsaufgaben.
• Anwendung von Stable Diffusion auf verschiedene Bilderzeugungsszenarien, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung.
• Optimieren der Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.

Ziel dieses Kurses ist es, eine grundlegende Kompetenz in der Anwendung Machine Learning Methoden in der Praxis zu bieten. Durch die Verwendung der Programmiersprache und ihrer verschiedenen Bibliotheken und auf der Grundlage einer Vielzahl praktischer Beispiele lehrt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Baublöcke von Machine Learning verwendet, wie man Datenmodellierungsentscheidungen macht, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und die Ergebnisse validiert.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.

Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareentwickler, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinenlernmodelle mit AdaBoost zu erstellen.
• Das Ensemble-Learning-Verfahren zu verstehen und adaptive Boosting zu implementieren.
• Zu lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um Maschinenlernalgorithmen in Python zu verbessern.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

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

• den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
• Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

Dieser Kurs ist eine Kombination aus Theorie und praktischer Arbeit mit konkreten Beispielen, die während der gesamten Veranstaltung verwendet werden.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und maschinellem Lernen. Er berührt praktische Anwendungen in Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Datenanalyse und Bioinformatik.

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

• Kernstatistische Methoden auf Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netzwerke und Kerntechniken zur Datenanalyse zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken für komplexe Problemlösungen umzusetzen.
• Durch die Kombination verschiedener Modelle die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.

Diese von einem Dozenten angeleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Feature Engineering-Techniken anwenden möchten, um Daten besser zu verarbeiten und bessere Modelle des maschinellen Lernens zu erzielen.

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

• Eine optimale Entwicklungsumgebung einzurichten, einschließlich aller benötigten Python-Pakete.
• Wichtige Erkenntnisse durch die Analyse der Merkmale eines Datensatzes zu gewinnen.
• Maschinelles Lernen verbessern, indem man das rohe Datenmaterial anpasst.
• Datensätze vorbereiten, um sie für maschinelles Lernen zu nutzen.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der Methoden verwendet, die auf der Darstellung und Strukturierung von Daten wie neuronalen Netzen basieren.

Python ist eine hochrangige Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und lesbare Codestruktur bekannt ist.

In diesem vom Trainer geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep Learning-Modelle für Telekommunikation mit Python implementieren, während sie durch die Erstellung eines tiefen Lernmodells zur Kreditrisikobewertung gehen.

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

• Die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings zu verstehen.
• Anwendungen und Nutzen des Deep Learnings in der Telekommunikation kennenzulernen.
• Python, Keras und TensorFlow verwenden, um Deep Learning-Modelle für die Telekommunikation zu erstellen.
• Ihr eigenes tiefes Lernmodell zur Vorhersage von Kundenfluktuationen mit Python zu bauen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anordnung vorzunehmen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Entwickler, die die Produkte und Funktionen von AutoML kennenlernen möchten, um benutzerdefinierte ML-Schulungsmodelle mit minimalem Aufwand zu erstellen und einzusetzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die AutoML-Produktlinie zu erkunden, um verschiedene Dienste für unterschiedliche Datentypen zu implementieren.
• Datensätze vorbereiten und beschriften, um benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen.
• Modelle zu trainieren und zu verwalten, um genaue und faire maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
• Vorhersagen mit trainierten Modellen treffen, um Geschäftsziele und -anforderungen zu erfüllen.

Dieses Kurs ist für Menschen gedacht, die bereits eine Grundlage in Data Science und Statistik haben. Die Erklärungen sind entworfen, um als Wiederholung für solche zu dienen, die sich mit den Konzepten auskennen, oder um Personen mit geeigneter Vorkenntnissen zu informieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Workloads auf einem AWS EC2 Server bereitstellen möchten.

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

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS zu installieren und zu konfigurieren.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) zu verwenden, um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf AWS zu vereinfachen.
• Einen Kubernetes Pipeline zu erstellen und bereitzustellen, um die Automatisierung und Verwaltung von ML Modellen in Produktion zu steuern.
• TensorFlow ML Modelle über mehrere GPUs und Maschinen hinweg, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS Dienste zu nutzen, um eine ML Anwendung zu erweitern.

Dieses durch einen Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning-Arbeitslasten in der Azure Cloud bereitstellen möchten.

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

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure Kubernetes Service (AKS) zur Vereinfachung der Initialisierung eines Kubernetes-Clusters in Azure zu verwenden.
• Eine Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu erstellen und bereitzustellen.
• TensorFlow-ML-Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS-Dienste zur Erweiterung einer ML-Anwendung zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Sie bietet eine hervorragende Sammlung erprobter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme im Bankensektor einsetzen können.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien kennen und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen maschinellen Lernmodelle erstellen und diese zur Durchführung einer Reihe von Team-Projekten verwenden.

Teilnehmerkreis

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen, die lernen möchten, eine Strategie für maschinelles Lernen zu implementieren, während sie den Einsatz von Big Data maximieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Das Wachstum und die Trends im Bereich des maschinellen Lernens verstehen.
• Wissen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen eingesetzt wird.
• Mit den Werkzeugen, Fähigkeiten und Dienstleistungen vertraut werden, die zur Implementierung von maschinellem Lernen innerhalb einer Organisation verfügbar sind.
• Verstehen, wie maschinelles Lernen verwendet werden kann, um Datenanalyse und -mining zu verbessern.
• Erfahren, was ein Datennachbearbeitungssystem ist und wie es von Unternehmen genutzt wird.
• Verstehen, welche Rolle Big Data und intelligente Anwendungen in verschiedenen Branchen spielen.

Dieses Trainingsprogramm richtet sich an Menschen, die Maschinelles Lernen in praktischen Anwendungen für ihr Team einsetzen möchten. Das Training wird nicht in technische Details eintauchen, sondern sich auf grundlegende Konzepte und deren betriebswirtschaftliche Anwendungen konzentrieren.

Zielgruppe

1. Investoren und AI-Unternehmer
2. Manager und Ingenieure, deren Unternehmen in den Bereich KI einsteigen
3. Geschäftsanalysten & Investoren

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit haben, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und gute Lesbarkeit bekannt ist. Sie bietet eine hervorragende Sammlung erprobter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Lösung von realen Problemen in der Finanzbranche einsetzen können.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien kennen und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Machine-Learning-Modelle erstellen und diese für eine Reihe von Team-Projekten verwenden.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens zu verstehen
• die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennenlernen
• ihre eigene algorithmische Handelsstrategie unter Verwendung von maschinellem Lernen mit Python zu entwickeln

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
• die Bedeutung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells zu erkennen
• ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitzustellen.
• Skalierung des ML-Bereitstellungsprozesses, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
• Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, sie zu reproduzieren und einzusetzen.

Dieses Schulungsangebot richtet sich an Personen, die grundlegende Methoden des maschinellen Lernens in praktischen Anwendungen anwenden möchten.

Zielgruppe

Datenscientisten und Statistiker, die bereits mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut sind und R programmieren können. Der Schwerpunkt dieser Schulung liegt auf den praktischen Aspekten der Datenaufbereitung, Modellierung, Ausführung, nachgeschalteten Analysen und Visualisierung. Das Ziel ist es, eine praxisorientierte Einführung in maschinelles Lernen für Teilnehmer zu bieten, die daran interessiert sind, diese Methoden im Beruf anzuwenden.

Sektorspezifische Beispiele werden verwendet, um die Schulung für die Zielgruppe relevant zu gestalten.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie den iOS Machine Learning (ML) Technologie-Stack verwenden, während sie Schritt für Schritt die Erstellung und Bereitstellung einer iOS mobilen App durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• eine mobile App zu erstellen, die Bildverarbeitung, Textanalyse und Spracherkennung ermöglicht
• Access vortrainierte ML-Modelle für die Integration in iOS Apps
• ein benutzerdefiniertes ML-Modell zu erstellen
• Hinzufügen von Siri-Sprachunterstützung zu iOS-Apps
• Verstehen und Verwenden von Frameworks wie coreML, Vision, CoreGraphics und GamePlayKit
• Sprachen und Tools wie Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda und Spyder verwenden

Zielgruppe

• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Dieses von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Googles ML Kit nutzen möchten, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind.

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

• Auf der nötigen Entwicklungsumgebung zu setzten, um maschinelles Lernen in mobile Apps zu integrieren.
• Mit den ML Kit APIs neue maschinelle Lernfunktionen in Android- und iOS-Apps zu integrieren.
• Vorhandene Apps mit dem ML Kit SDK zu erweitern und zu optimieren, um die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu verbessern.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäfts- und Technikfachkräfte, die maschinelles Lernen einsetzen möchten, um realistische Geschäftsprobleme mit praktischen Fallstudien und hands-on Tools zu lösen.

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

• Zu verstehen, wie maschinelles Lernen in moderne KI-Systeme und Geschäftsspezialitäten passt.
• Angemessene maschinelle Lernmethoden für verschiedene Geschäftsprobleme zu identifizieren.
• Geschäftsdaten für maschinelle Lerntätigkeiten vorzubereiten und zu transformieren.
• Kernmethoden des maschinellen Lernens wie Klassifikation, Regression, Clustering und Zeitreihenprognose anzuwenden.
• Maschinelles Lernen in den Kontext von Geschäftsentcheidungen zu interpretieren und zu bewerten.
• Durch Fallstudien praktische Erfahrungen zu sammeln und gelernte Techniken auf praktische Szenarien anzuwenden.

Dieser Kurs führt in maschinelles Lernen in Anwendungen der Robotik ein.

Es bietet einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden, Motivationen und Hauptideen im Zusammenhang mit Mustererkennung.

Nach einer kurzen theoretischen Grundlage werden die Teilnehmer einfache Übungen durchführen, wobei Open-Source (meistens R) oder andere beliebte Software eingesetzt wird.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker, Entwickler oder aspirierende Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengestützte Entscheidungen zu automatisieren.

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

• Schlüsselmaschinelles Lernen Paradigmen zu verstehen und zu differenzieren.
• Daten vorzubereiten und Modellbewertungsmetriken zu erkunden.
• Maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um reale Datenprobleme zu lösen.
• Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung zu verwenden.
• Modelle zur Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung und Clustering aufzubauen.

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareingenieure, die Random Forest nutzen möchten, um Maschinelles Lernen für große Datensätze zu implementieren.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinelles Lernen mit Random Forest zu beginnen.
• Die Vorteile von Random Forest zu verstehen und dessen Implementierung zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen zu erlernen.
• Zu lernen, wie man große Datensätze verarbeitet und mehrere Entscheidungsbaumstruktur in Random Forest interpretiert.
• Die Leistung von Modellen des Maschinellen Lernens durch Anpassung der Hyperparameter zu bewerten und zu optimieren.

RapidMiner ist eine quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
• Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
• Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
• Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
• Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
• Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler
• Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.