Machine Learning Schulungen in Berlin

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger aus der Praxis, die das Konzept vortrainierter Modelle verstehen und lernen möchten, sie zur Lösung realer Probleme zu nutzen – ohne dabei eigene Modelle entwickeln zu müssen.

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

• Das Konzept sowie die Vorteile vortrainierter Modelle zu verstehen.
• Verschiedene Architekturen solcher Modelle sowie deren Einsatzgebiete kennenzulernen.
• Ein vortrainiertes Modell an spezifische Aufgaben anzupassen (Feinabstimmung).
• Vortrainierte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 Dozenten geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure sowie Systemarchitekten, die ihre KI-Modelle für den Einsatz auf Edge-Geräten optimieren möchten.

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

• Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Modellkomprimierungstechniken anzuwenden, um die Größe sowie Komplexität der KI-Modelle zu reduzieren.
• Quantisierungsmethoden zu nutzen, um die Effizienz von Modellen auf Edge-Hardware zu steigern.
• Pruning sowie weitere Optimierungstechniken einzusetzen, um die Leistung der Modelle zu verbessern.
• Optimierte KI-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie technikbegeisterte Personen mit mittlerem Kenntnisstand, die praktische Fähigkeiten im Bereich der Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten erlangen möchten.

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

• Die Grundprinzipien von Edge-KI sowie deren Vorteile zu verstehen.
• Das Edge-Computing-Umfeld einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für die Nutzung am Edge zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistungsfähigkeit von im Edge-Umfeld eingesetzten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• Ethische sowie sicherheitsrelevante Aspekte bei der Anwendung von Edge-KI zu berücksichtigen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mit mittlerer bis hoher Kompetenz, die die Leistungsfähigkeit der DeepSeek-Modelle steigern, Latenzzeiten minimieren und mithilfe moderner MLOps-Verfahren KI-Lösungen effizient bereitstellen möchten.

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

• Die DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Verfahren im Bereich MLOps sowie Modellversionierung umzusetzen.
• DeepSeek-Modelle sowohl in Cloud- als auch lokalen Infrastrukturen einzusetzen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Packung und Bereitstellung von maschinellen Lernsmodellen mittels containerbasierter Pipelines sowie GitOps-Workflows.

Dieses praxisorientierte, vom Kursleiter moderierte Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Anwender mit Grundkenntnissen, die automatisierte und skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• End-to-End-CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwerfen.
• GitOps-Workflows zur Modellbereitstellung und Versionsverwaltung umzusetzen.
• Das Training, Testen sowie Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Überwachungs-, Alarm- und Rollback-Strategien einzubinden.

Aufbau des Kurses

• Präsentationen und technische Vertiefungen unter Anleitung des Kursleiters.
• Praktische Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Laborübungen zur Live-Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Organisationen können eine an ihre internen MLOps-Werkzeuge und Infrastruktur angepasste Inhaltsgestaltung anfordern.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die den Aufbau, das Training sowie die Implementierung von Machine-Learning-Arbeitsabläufen auf Kubernetes erheblich vereinfacht.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors – online oder vor Ort – richtet sich an Einsteiger sowie Fortgeschrittene, die zuverlässige ML-Workflows mithilfe von Kubeflow erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Sie kennen das Kubeflow-Ökosystem sowie seine wichtigsten Komponenten.
• Sie können reproduzierbare Workflows mithilfe von Kubeflow Pipelines erstellen.
• Sie sind in der Lage, skalierbare Trainingsaufgaben auf Kubernetes auszuführen.
• Sie wissen, wie man Machine-Learning-Modelle effizient mithilfe von Kubeflow Serving bereitstellt.

Ablauf des Kurses

• Geleitete Präsentationen sowie interaktive Diskussionen.
• Praktische Übungen mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Anwendungsbezogene Aufgaben zur Erstellung kompletter ML-Workflows.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Auf Wunsch können speziell angepasste Kursversionen erstellt werden, die perfekt zu Ihrer technischen Infrastruktur und den Projektanforderungen passen.

TinyML bezeichnet die Praxis, optimierte maschinelle Lernalgorithmen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten einzusetzen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an technisch versierte Fachkräfte, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Erfassung, Aufbereitung und Verwaltung von Datensätzen für TinyML-Anwendungen.
• Trainieren und Optimieren von Modellen speziell für energieeffiziente Mikrocontroller.
• Umwandlung der Modelle in kompakte Formate, die auf Edge-Geräten einsetzbar sind.
• Bereitstellung, Testung sowie Überwachung von TinyML-Anwendungen in realen Hardware-Umgebungen.

Ablauf des Kurses

• Lehrvorträge sowie technische Diskussionen unter Anleitung der Trainer.
• Praktische Übungen und iterative Experimente zur Vertiefung des Verständnisses.
• Aktive Implementierung auf Plattformen mit Mikrocontrollern.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Zur Individualisierung des Trainings hinsichtlich bestimmter Werkzeuge, Hardware-Komponenten oder interner Arbeitsabläufe kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie Fachkräfte aus dem Bereich KI auf mittlerem Kenntnisniveau, die TensorFlow Lite für Edge-AI-Anwendungen einsetzen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien von TensorFlow Lite sowie dessen Rolle im Kontext von Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite zu entwickeln und zu optimieren.
• TensorFlow-Lite-Modelle auf unterschiedlichen Edge-Geräten einzusetzen.
• Werkzeuge sowie Verfahren zur Modellkonvertierung und -optimierung zu nutzen.
• Praktische Edge-AI-Anwendungen mithilfe von TensorFlow Lite umzusetzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die die zugrunde liegenden Technologien autonomer Systeme beherrschen möchten.

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

• KI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung zu entwerfen und umzusetzen.
• Steueralgorithmen für die autonome Navigation sowie das Ausweichen von Hindernissen zu entwickeln.
• Die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-gesteuerten autonomen Systemen zu gewährleisten.
• Autonome Systeme in bestehende Robotik- und KI-Frameworks zu integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Kenntnisse in der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow beim Entwickeln komplexer Bildverarbeitungsmodelle unter Nutzung von Google Colab kennenlernen möchten.

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

• Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für eine skalierbare sowie effiziente Entwicklung von Modellen in der Cloud einzusetzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Aufgaben im Bereich Computer Vision zu implementieren.
• Bildverarbeitungsmodelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning anzuwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren können.

TinyML ist ein Ansatz zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf stromsparenden, rechenleistungsbegrenzten Geräten am Netzwerkrand.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Sicherheitsmechanismen für TinyML-Pipelines einrichten und datenschutzfreundliche Verfahren in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Die spezifischen Sicherheitsrisiken bei der Inferenz von TinyML-Modellen auf Endgeräten erkennen.
• Datenschutzmaßnahmen für Edge-AI-Systeme umsetzen.
• TinyML-Modelle sowie eingebettete Systeme gegen Angriffe absichern.
• Bewährte Praktiken für den sicheren Umgang mit Daten in rechenbegrenzten Umgebungen anwenden.

Ablauf des Kurses

• Ansprechende Vorträge, ergänzt durch fachliche Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Fokus auf reale Bedrohungsszenarien.
• Hands-on-Implementierung mittels Werkzeugen für Sicherheit und TinyML in eingebetteten Systemen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können eine maßgeschneiderte Version dieses Trainings anfordern, die genau auf ihre Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zugeschnitten ist.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenem Wissen, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erweitern, ihre Fähigkeiten bei der Hyperparameter-Optimierung verbessern sowie lernen möchten, Modelle mithilfe von Google Colab erfolgreich einzusetzen.

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

• Fortgeschrittene maschinelle Lernmodelle mithilfe bekannter Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
• Die Leistungsfähigkeit der Modelle durch gezielte Hyperparameter-Optimierung zu steigern.
• Maschinelle Lernmodelle in realen Anwendungen mit Hilfe von Google Colab bereitzustellen.
• An der gemeinsamen Arbeit und Verwaltung umfangreicher Projekte im Bereich maschinelles Lernen unter Verwendung von Google Colab teilzunehmen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die KI-Methoden nutzen möchten, um das Ausbringungsmanagement in der Halbleiterfertigung zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Analyse von Produktionsdaten zur Identifikation von Einflussfaktoren auf die Ausbringungsraten.
• Implementierung von KI-Algorithmen zur Verbesserung der Prozesse im Ausbringungsmanagement.
• Optimierung der Produktionsparameter, um Fehlerquellen zu reduzieren und die Ausbringungsrate zu erhöhen.
• Integration von KI-gestütztem Ausbringungsmanagement in bereits bestehende Produktionsabläufe.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen Geschäft und KI mittlerer Erfahrungsstufe, die Maschinelles Lernen in Unternehmensstrategien, Prognosemodelle sowie datengestützte Entscheidungssysteme einzusetzen beabsichtigen. Dabei werden reale Fallbeispiele sowie Python-basierte Werkzeuge verwendet.

Am Ende des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• zu verstehen, wie sich maschinelles Lernen in Kontext von KI und Geschäftsstrategie einfügt.
• überwachte sowie unüberwachte Lernalgorithmen auf strukturierte geschäftliche Problemstellungen anzuwenden.
• Daten vorzubereiten und umzuwandeln, damit sie für Modellierung geeignet sind.
• neuronale Netze für Klassifizierungs- sowie Vorhersageaufgaben zu nutzen.
• Verkaufsprognosen mithilfe statistischer Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens zu erstellen.
• Clusteranalyse sowie Regelgenerierung für Kundensegmentierung und Mustererkennung einzusetzen.

Dieses vom Kursleiter geführte Live-Training in Berlin (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 einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die moderne KI-Techniken zur Automatisierung des Halbleiterdesigns nutzen möchten. Ziel ist es, Effizienz, Genauigkeit sowie Innovation bei der Chipkonzeption und -prüfung zu steigern.

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

• Fortgeschrittene KI-Techniken anzuwenden, um Designprozesse im Halbleiterbereich zu optimieren.
• Maschinelle Lernsysteme in EDA-Werkzeuge zu integrieren, um die Designverifikation zu verbessern.
• KI-gestützte Lösungen für komplexe Herausforderungen bei der Chipfertigung zu entwickeln.
• Neuronale Netze einzusetzen, um Genauigkeit und Geschwindigkeit der Designautomatisierung zu erhöhen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mit Grundkenntnissen, die Deep-Learning-Techniken mithilfe der Google Colab-Umgebung erlernen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu nutzen.
• Die Grundlagen von neuronalen Netzen zu verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mithilfe von TensorFlow zu implementieren.
• Diese Modelle zu trainieren und auszuwerten.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow im Deep Learning einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Levels, die KI-Techniken zur Optimierung der Chipfertigungsprozesse verstehen und praktisch anwenden möchten.

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

• Die Einsatzmöglichkeiten von KI zur Prozessoptimierung bei der Chipfertigung zu verstehen.
• KI-Modelle einzusetzen, um den Ausstoß zu steigern und Fehlerquoten zu senken.
• Prozessdaten zu analysieren, um die wichtigsten Optimierungsparameter zu ermitteln.
• Maschinellen Lernalgorithmen anzuwenden, um die Fertigungsprozesse in der Halbleiterindustrie weiter zu optimieren.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die Machine-Learning-Workflows automatisieren und verwalten möchten – einschließlich des Trainierens, Validierens sowie Veröffentlichens von Modellen mithilfe von Apache Airflow.

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

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einzurichten.
• Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierung zu automatisieren.
• Airflow mit gängigen Machine-Learning-Frameworks sowie Werkzeugen zu integrieren.
• Machine-Learning-Modelle mithilfe automatisierter Pipelines bereitzustellen.
• Produktionsumgebungen mit Machine-Learning-Workflows zu überwachen und zu optimieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler mittleren Kenntnisstands, die maschinelle Lernalgorithmen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

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

• Die Google Colab-Oberfläche für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu nutzen.
• Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn zum Analysieren und Vorhersagen von Daten einzusetzen.
• Supervisierte sowie unüberwachte Lernalgorithmen umzusetzen.
• Maschinelle Lernsysteme erfolgreich zu optimieren und auszuwerten.

Bei TinyML handelt es sich um die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen auf Hardware mit stark begrenzten Ressourcen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die TinyML-Modelle so optimieren möchten, dass sie mit geringer Latenz und minimalem Speicherverbrauch auf eingebetteten Systemen eingesetzt werden können.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Quantisierungs-, Pruning- sowie Kompressionsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die Genauigkeit einzuschränken.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherbedarf und Energieeffizienz zu bewerten.
• Optimierte Inferenz-Pipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten zu implementieren.
• Abwägungen zwischen Leistung, Genauigkeit sowie hardwarebedingten Einschränkungen zu treffen.

Ablauf des Kurses

• Dozentenführte Präsentationen, ergänzt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Übungen zur Optimierung sowie vergleichende Leistungstests.
• Einführungspraxis zur Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training für bestimmte Hardwareplattformen oder interne Abläufe wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung des Programms.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die moderne XAI-Techniken für Deep Learning-Modelle kennenlernen möchten, mit besonderem Augenmerk auf den Aufbau verständlicher KI-Systeme.

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

• Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Erklärbarkeit im Deep Learning zu verstehen.
• Fortschrittliche XAI-Techniken für neuronale Netze erfolgreich anzuwenden.
• Entscheidungen von Deep Learning-Modellen nachvollziehbar interpretieren zu können.
• Die Abwägungen zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz zu bewerten.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Schulungsprogramm in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Berufsanfänger, die KI-Technologien im Kontext der Halbleiterproduktion verstehen und anwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Prinzipien der KI sowie deren Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Halbleiterproduktion zu verstehen.
• Die Bereiche innerhalb des Herstellungsprozesses zu erkennen, in denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann.
• KI-Werkzeuge und -Techniken zur Steigerung der Produktionseffizienz sowie Verbesserung der Qualitätskontrolle zu nutzen.
• Einfache KI-Modelle zu entwickeln, die den Fertigungsprozess optimieren helfen.

Docker ist eine Konteinerisierungsplattform, die dazu genutzt wird, reproduzierbare, portable und skalierbare Umgebungen für Machine-Learning-Systeme zu erstellen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die ihre gesamten ML-Pipelines mithilfe von Docker konteinerisieren und in den Betrieb bringen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• ML-Trainings-, Validierungs- sowie Inferenz-Prozesse zu konteinerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und dazugehörigen Werkzeugen zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit sowie CI/CD-Prozesse für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Dienste in konteinerisierten Umgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge ergänzt durch praktische Demonstrationen.
• Übungen, bei denen die Teilnehmenden echte Komponenten einer ML-Pipeline entwickeln.
• Durchführung von Live-Experimenten zur Umsetzung kompletter konteinerisierter Arbeitsabläufe.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung, die Ihren spezifischen Bedürfnissen im Bereich der ML-Infrastruktur entspricht, kontaktieren Sie uns bitte, um mögliche Varianten zu besprechen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler sowie Entwickler, die ML.NET nutzen möchten, um auf Basis von Datenanalysen automatisch Vorhersagen für Unternehmensanwendungen zu treffen.

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

• ML.NET zu installieren und es in ihre Entwicklungsumgebung zu integrieren.
• Die zugrunde liegenden Prinzipien des maschinellen Lernens bei den Tools und Algorithmen von ML.NET zu verstehen.
• Maschinenlernmodelle zu entwickeln und zu trainieren, die mit den vorliegenden Daten intelligente Vorhersagen treffen können.
• Die Leistungsfähigkeit eines Machine Learning-Modells anhand der dafür vorgesehenen Metriken von ML.NET zu bewerten.
• Die Genauigkeit bestehender Modelle unter Verwendung des ML.NET-Frameworks weiter zu optimieren.
• Die Konzepte des maschinellen Lernens aus ML.NET auch auf andere Anwendungen im Bereich der Datenwissenschaft anzuwenden.

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenfachleute mittleren Niveaus, die maschinelle Lernmethoden auf datengetriebene Geschäftsprobleme anwenden möchten – etwa bei der Prognose von Verkaufszahlen oder der Modellierung mit neuronalen Netzen.

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

• Die Grundkonzepte sowie die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Wichtige Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Assoziationsanalyse einzusetzen.
• Mithilfe von Python explorative Datenanalysen durchzuführen sowie die Daten vorzubereiten.
• Neuronale Netze für nichtlineare Modellierungsaufgaben zu nutzen.
• Prädiktive Analysen zur Geschäftsplanung, insbesondere zur Vorhersage von Verkaufsdaten, umzusetzen.
• Die Leistungsfähigkeit der Modelle mittels visueller und statistischer Methoden zu bewerten sowie zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Forscher im mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die ihre Kenntnisse im Bereich der Bildgenerierung aus Text vertiefen möchten.

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

• Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -techniken zur Bildgenerierung aus Text zu verstehen.
• Komplexe Modelle sowie Optimierungsmaßnahmen zur Erzeugung hochwertiger Bilder umzusetzen.
• Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit bei großen Datensätzen sowie komplexen Modellen zu optimieren.
• Hyperparameter so einzustellen, dass das Modell besser performt und besser verallgemeinigt.
• Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und Werkzeugen zu integrieren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Bereich Cybersicherheit mit Grundkenntnissen bis zu fortgeschrittenem Wissen, die ihre Kompetenzen in KI-gestützter Bedrohungserkennung und -reaktion ausbauen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Fortgeschrittene KI-Algorithmen zur Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen zu implementieren.
• KI-Modelle an spezifische Cybersecurity-Herausforderungen anzupassen.
• Automatisierungsprozesse zur Reaktion auf Bedrohungen zu entwickeln.
• KI-basierte Sicherheitswerkzeuge vor Angriffen durch feindselige Akteure zu schützen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Embedded-System-Ingenieure und KI-Entwickler mittleren Kenntnisstands, die Maschinenlernmodelle auf Mikrocontrollern mithilfe von TensorFlow Lite und Edge Impulse einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML sowie dessen Vorteile für Edge-AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• KI-Modelle für leistungsschwache Mikrocontroller zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
• TensorFlow Lite sowie Edge Impulse zur Umsetzung realer TinyML-Anwendungen einzusetzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Energieeffizienz und Speichernutzung zu optimieren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger aus dem Bereich der Cybersicherheit, die lernen möchten, wie sie KI nutzen können, um ihre Fähigkeiten zur Bedrohungserkennung und -reaktion zu verbessern.

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

• Die Anwendung von KI in der Cybersicherheit zu verstehen.
• KI-Algorithmen zur Bedrohungserkennung umzusetzen.
• Vorfälle automatisch mit Hilfe von KI-Werkzeugen zu bearbeiten.
• KI in die bestehende Cybersicherheitsinfrastruktur zu integrieren.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und diese Modelle in ihren experimentellen Forschungsarbeiten nutzen wollen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:

• Die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold verstehen.
• Erkennen, wie AlphaFold arbeitet.
• Lernen, wie man Vorhersagen sowie Ergebnisse von AlphaFold korrekt interpretiert.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (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.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs – ebenfalls online oder vor Ort angeboten – ist speziell für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure sowie Forscher im Bereich Computer Vision gedacht, die Stable Diffusion nutzen möchten, um erstklassige Bilder für diverse Zwecke zu erzeugen.

Abschluss dieses Kurses bedeutet, dass die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundlagen von Stable Diffusion sowie dessen Funktionsweise beim Erstellen von Bildern verstehen.
• Stable Diffusion-Modelle speziell für Bildgenerierungsaufgaben erstellen und trainieren können.
• Situationsabhängig verschiedene Techniken anwenden, z. B. Inpainting, Outpainting sowie Übersetzung von Bildern in andere Formate.
• Die Leistungsfähigkeit und die Stabilität der Stable Diffusion-Modelle optimieren können.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mit Grundkenntnissen, die die Grundlagen von TinyML kennenlernen, dessen Anwendungsmöglichkeiten erkunden und KI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML sowie deren Bedeutung zu verstehen.
• Leichtgewichtige KI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten einzusetzen.
• Maschinell lernende Modelle hinsichtlich geringen Stromverbrauchs zu optimieren und fein abzustimmen.
• TinyML für reale Anwendungen wie Gestenerkennung, Fehlererkennung sowie Audioverarbeitung einzusetzen.

Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen grundlegende Fähigkeiten im praktischen Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln. Mithilfe der Programmiersprache Python sowie deren zahlreicher Bibliotheken und anhand vieler praktischer Beispiele lernen Sie, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, fundierte Entscheidungen zur Datenmodellierung trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert sowie deren Validität prüft.

Unser Ziel ist es, Ihnen das nötige Vertrauen im Umgang mit den grundlegendsten Werkzeugen des maschinellen Lernens zu vermitteln und Ihnen dabei zu helfen, typische Fallstricke in der Anwendung von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Dieser Kurs vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen aus der Grundlage heraus mithilfe von Python. Er behandelt die wesentlichen Konzepte des überwachten Lernens in Form von Klassifikation und Regression sowie das unüberwachte Lernen mit Clustering- und Anomalieerkennungsverfahren. Ebenso werden fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netzwerke behandelt. Die Teilnehmer lernen bewährte Methoden zur Nutzung von scikit-learn, Apache Spark MLlib sowie Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung von KI-Anwendungen kennen. Am Ende sind die Teilnehmer in der Lage, sinnvolle Machine-Learning-Modelle zu implementieren, Grenzen bestehender Algorithmen zu bewerten und konkrete Projekte zur Problemlösung im realen Kontext umzusetzen.

Das Deep Reinforcement Learning (DRL) vereint die Grundsätze des Reinforcement Learnings mit Architekturen des Deep Learnings, um es Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz – etwa bei autonomen Fahrzeugen, der Robotiksteuerung, algorithmischem Handel sowie adaptiven Empfehlungssystemen. Mithilfe von Belohnungslernung kann ein künstlicher Agent Strategien erlernen, seine Vorgehensweisen optimieren und auf Basis von Versuch und Irrtum autonom handeln.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Dozenten (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisniveaus, die Deep Reinforcement Learning verstehen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu entwickeln, welche in komplexen Umgebungen eigenständig entscheiden können.

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

• Die theoretischen Grundlagen sowie mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Verfahren umzusetzen.
• Deep Reinforcement Learning-Agenten mithilfe von TensorFlow oder PyTorch zu erstellen und zu trainieren.
• DRL auf reale Anwendungsbereiche anzuwenden – etwa bei Spielen, in der Robotik oder zur Optimierung von Entscheidungen.
• Mit Hilfe moderner Werkzeuge Probleme zu beheben sowie die Trainingsergebnisse zu visualisieren und weiter zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie moderierte Diskussionen.
• Praktische Übungen und Hand-on-Implementierungen.
• Live-Coding-Demonstrationen und anwendungsorientierte Projektarbeiten.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Wenn Sie eine individuell angepasste Variante dieses Kurses wünschen – etwa die Verwendung von PyTorch statt TensorFlow – kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Ein Blick auf die Grundlagen der künstlichen Intelligenz verdeutlicht, wie diese intelligente Technologie digitale Strategien, Automatisierung sowie Entscheidungsprozesse in Unternehmen nachhaltig prägt. Dabei werden zentrale Konzepte behandelt – darunter die Geschichte der KI, Methoden zur Problemlösung, Wissensrepräsentation, probabilistisches Schließen und verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens – sowie Aspekte wie Kommunikation, Wahrnehmung und autonomes Handeln. Dieses Angebot hilft Führungskräften und Architekten dabei, Chancen für eine KI-gestützte Transformation zu erkennen, aktuelle technologische Entwicklungen zu bewerten sowie praktikable intelligente Lösungen zur Steigerung der Geschäftsagilität zu implementieren.

Dieser Kurs behandelt den Einsatz von KI – insbesondere Maschinelernen und Tiefes Lernen – in der Automobilindustrie. Er hilft dabei zu erkennen, welche Technologien potenziell in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen im Auto eingesetzt werden können: von einfacher Automatisierung über Bildverarbeitung bis hin zur autonomen Entscheidungsfindung.

Dieses acht Tage umfassende Programm bietet eine umfassende Ausbildung – von soliden Grundkenntnissen in der Python-Programmierung bis hin zum Entwurf fortgeschrittener KI-Systeme. Die Teilnehmer entwickeln disziplinierte Codepraktiken, beherrschen statistische Methoden sowie Verfahren des Deep Learning und bauen anschließend produktionsreife generative KI- sowie agentenbasierte Systeme. Im Mittelpunkt stehen dabei Zuverlässigkeit, Überprüfbarkeit, Sicherheit sowie die praktische Implementierung – nicht nur das reine Experimentieren.

Künstliche neuronale Netze stellen ein computergestütztes Datenmodell dar, das zur Entwicklung von KI-Systemen dient, die in der Lage sind, „intelligente“ Aufgaben zu erledigen. Solche Netze finden häufig Anwendung in Verfahren des maschinellen Lernens, welche wiederum eine Form der künstlichen Intelligenz darstellen. Tiefes Lernen bildet dabei ein Untergebiet des maschinellen Lernens.

Steigern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaft durch diesen umfassenden Kurs zum maschinellen Lernen, der die wichtigsten Algorithmen behandelt – darunter Naive Bayes, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Support Vector Machines sowie Clustering-Techniken. Sie erlangen praktische Erfahrungen sowohl in den theoretischen Grundlagen als auch in deren Anwendung anhand realer Beispiele. Dieser Kurs ist ideal für Datenanalysten, Softwareentwickler, AI-Enthusiasten sowie Geschäftsprofis, die Lösungen auf Basis von maschinellem Lernen umsetzen möchten. Er liefert außerdem fundierte Kenntnisse zu Leistungsmetriken bei der Klassifikation, zur Kreuzvalidierung, zum Ziel-Nebenklasse-Varianz-Ausgleich sowie zu den Grundlagen des Deep Learnings, um robuste Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 von einem Experten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die TensorFlow einsetzen möchten, um potenziell betrügerische Daten zu analysieren.

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

• Ein Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionsmodelle zu entwickeln, um Betrug vorherzusagen.
• Eine vollständige KI-Anwendung zur Analyse betrügerischer Daten zu realisieren.

Das maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer lernen können – ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen.

Das Deep Learning wiederum ist ein Unterbereich des maschinellen Lernens und nutzt Verfahren zur Erkennung von Mustern sowie Strukturen in Daten, beispielsweise über neuronale Netze.

Python ist eine hochwertige Programmiersprache, die sich durch klare Syntax und hohe Lesbarkeit auszeichnet.

In diesem von einem Instruktor geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python Deep-Learning-Modelle für den Telekommunikationsbereich entwickeln. Dabei erstellen sie schrittweise ein Modell zur Vorhersage des Kreditrisikos.

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

• Die grundlegenden Konzepte des Deep Learning zu verstehen.
• Die Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning im Telekommunikationssektor kennenzulernen.
• Python, Keras sowie TensorFlow zu nutzen, um Deep-Learning-Modelle für die Telekommunikation zu erstellen.
• Ein eigenes Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung mit Python zu entwickeln.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Vertiefung.
• Direktes Arbeiten an Modellen in einer Live-Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns gerne, um die Details abzustimmen.

Dieses praxisorientierte, von einem Dozenten begleitete Training stellt eine logische Fortsetzung des Kurses Python für die Datenanalyse dar.

Es vermittelt den Teilnehmern die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und zeigt, wie diese direkt auf Analyseaufgaben angewendet werden können – etwa Vorhersage, Klassifizierung oder Segmentierung von Daten.

Im Mittelpunkt steht das Verständnis der praktischen Funktionsweise maschinellen Lernens mithilfe vertrauter Werkzeuge wie Python, Pandas sowie Jupyter Notebook – dabei sind keine tiefgehenden mathematischen Kenntnisse erforderlich.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Experten in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die aktuelle Ansätze und Werkzeuge einschätzen möchten, um fundierte Entscheidungen bezüglich der Einführung von MLOps in ihrem Unternehmen zu treffen.

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

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren sowie zu konfigurieren.
• Das passende Team mit den erforderlichen Fachkenntnissen zusammenzustellen, um ein MLOps-System aufzubauen und zu unterstützen.
• Daten vorzubereiten, zu validieren sowie versionsbasiert zu verwalten, damit sie von ML-Modellen genutzt werden können.
• Die Bestandteile einer ML-Pipeline sowie die erforderlichen Werkzeuge zum Aufbauen derselben zu verstehen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernframeworks und Server auszuprobieren, um diese in Produktivumgebungen einzusetzen.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar bleibt.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Datenanalysten sowie Entwickler auf mittlerem Niveau oder an angehende Data Scientists, die Maschinell Lernen in Python einsetzen möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengesteuerte Entscheidungen automatisch durchzuführen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die wichtigsten Paradigmen des Maschinellen Lernens verstehen und voneinander unterscheiden können.
• Datenaufbereitungstechniken sowie Metriken zur Modellbewertung kennenlernen.
• Maschinelle Lernalgorithmen zur Lösung realer Datenprobleme anwenden können.
• Python-Bibliotheken sowie Jupyter-Notebooks zur praktischen Entwicklung nutzen können.
• Modelle für Vorhersage, Klassifikation, Empfehlungen und Clustering erstellen können.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die TensorFlow 2.x nutzen möchten, um Vorhersagemodelle, Klassifizierer, generative Modelle sowie neuronale Netze zu erstellen.

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

• TensorFlow 2.x zu installieren und einzurichten.
• die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen zu erkennen.
• Tiefen Lernmodelle zu entwickeln.
• einen fortschrittlichen Bildklassifizierer umzusetzen.
• Tiefen Lernsysteme in die Cloud, auf mobile Geräte sowie IoT-Systeme zu implementieren.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen zunächst grundlegendes Verständnis über neuronale Netze sowie allgemein über Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep Learnings – einschließlich deren Algorithmen und praktischen Anwendungen.

Der erste Teil (40 %) der Ausbildung konzentriert sich auf die Grundlagen, hilft Ihnen dabei jedoch, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras und Ähnliches.

Im zweiten Teil (20 %) wird Theano vorgestellt – eine Python-Bibliothek, die das Erstellen von Modellen im Bereich des Deep Learnings erheblich vereinfacht.

Der dritte Abschnitt (40 %) basiert hauptsächlich auf TensorFlow – der API der quelloffenen Softwarebibliothek von Google für Deep Learning. Alle Beispiele und praktischen Übungen werden unter Verwendung von TensorFlow durchgeführt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein fundiertes Verständnis von tiefen neuronalen Netzen (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur sowie Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation, Einrichtung des Produktivumfelds sowie Architektureinstellungen vornehmen können
• die Qualität von Code beurteilen, Debugging durchführen und Überwachungsprozesse implementieren können
• fortgeschrittene Produktivoperationen wie das Trainieren von Modellen, Erstellen von Graphen sowie Logging umsetzen können