Machine Learning Schulungen in Berlin

Diese Live-Schulung in Berlin (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 Berlin (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 Berlin (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 Berlin (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.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die die Leistung von DeepSeek-Modellen verbessern, Latenzzeiten minimieren und KI-Lösungen effizient mithilfe moderner MLOps-Praktiken bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und Modelversionierung umzusetzen.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Verpackung und Bereitstellung von Modellen maschinellen Lernens unter Verwendung containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

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

• End-to-End CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwickeln.
• GitOps-Workflows für die Bereitstellung und Versionsverwaltung von Modellen umzusetzen.
• Das Training, Testen und Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Monitoring, Alarmierung und Rollback-Strategien zu integrieren.

Kursformat

• Von einem Dozenten angeleitete Präsentationen und technische Tiefgangsbesprechungen.
• Hands-on-Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis bei der Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können auf Wunsch angepassten Inhalt anfordern, der mit ihren internen MLOps-Tools und -Infrastruktur ausgerichtet ist.

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.

TinyML ist die Praxis, optimierte maschinelles Lernen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Bis zum Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer lernen, wie man:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammelt, vorbereitet und verwaltet.
• Modelle für energieeffiziente Mikrocontroller trainiert und optimiert.
• Modelle in leichtgewichtige Formate konvertiert, die für Edge-Geräte geeignet sind.
• TinyML-Anwendungen in realen Hardwareumgebungen bereitstellt, testet und überwacht.

Kursformat

• Dozentengeleitete Vorlesungen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und iterative Experimente.
• Hands-on-Bereitstellung auf plattformbasierten Mikrocontrollern.

Kursanpassungsoptionen

• Um das Training mit spezifischen Toolchains, Hardware-Boards oder internen Abläufen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die TensorFlow Lite für Edge AI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitstellen.
• Werkzeuge und Techniken für Modellumwandlung und -optimierung einsetzen.
• Praktische Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite implementieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Berlin (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 von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis des Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung komplexer Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Faltungsschicht-Neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu bauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente, cloudbasierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer Vision-Modelle für Anwendungen in der Praxis bereitzustellen.
• Übertragungslernen (Transfer Learning) zur Leistungssteigerung von CNN-Modellen zu nutzen.
• Die Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

TinyML ist ein Ansatz, um maschinelles Lernen auf energieeffizienten, ressourcenbeschränkten Geräten am Netzwerkrand einzusetzen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die TinyML-Pipelines sichern und Datenschutzmechanismen in Edge-AI-Anwendungen implementieren möchten.

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

• Sicherheitsrisiken identifizieren, die speziell für das TinyML-Inferenz auf Geräten gelten.
• Datenschutzmechanismen für Edge-AI-Bereitstellungen implementieren.
• TinyML-Modelle und eingebettete Systeme gegen feindselige Bedrohungen schützen.
• Best Practices für sichere Datenverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen anwenden.

Kursformat

• Unterhaltsame Vorlesungen, die durch Expertendiskussionen ergänzt werden.
• Praktische Übungen mit Fokus auf realistische Bedrohungsszenarien.
• Praktische Implementierung unter Verwendung von eingebetteter Sicherheit und TinyML-Tooling.

Kursanpassungsoptionen

• Organisationen können eine angepasste Version dieses Trainings anfordern, um ihren spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.

Diese vom Dozenten geleitete, live-Schulung in Berlin (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 Berlin (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 Berlin (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 Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-gestützte prognostische Wartungstechniken in der Halbleiterfertigung einsetzen möchten, um die Produktionseffizienz zu erhöhen und unerwartete Maschinenschäden zu minimieren.

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

• AI-Modelle zur Vorhersage von Maschinenpannen in der Halbleiterfertigung umzusetzen.
• Wartungsdaten zu analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf potenzielle Probleme hinweisen.
• AI-gestützte prognostische Wartung in bestehende Fertigungsprozesse einbinden.
• Durch proaktive Maschinengestion Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training in Berlin (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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

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

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar in Berlin (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 Berlin (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.

TinyML ist die Praxis, maschinelles Lernen auf Hardware mit stark eingeschränkten Ressourcen zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Modelle für eine schnelle Reaktionszeit und den effizienten Einsatz im Arbeitsspeicher auf eingebetteten Geräten optimieren möchten.

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

• Quantisierung, Pruning und Komprimierungsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen.
• TinyML-Modelle hinsichtlich Latenz, Speicherverbrauch und Energieeffizienz zu benchmarken.
• Optimierte Inferenzpipelines auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten umzusetzen.
• Handfeste Kompromisse zwischen Leistung, Genauigkeit und Hardwarebeschränkungen zu bewerten.

Kursformat

• Von einem Dozenten geführte Präsentationen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Praktische Optimierungsaufgaben und vergleichende Leistungstests.
• Hands-on-Implementierung von TinyML-Pipelines in einer kontrollierten Labumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneidertes Training, das spezifischen Hardwareplattformen oder internen Abläufen angepasst ist, kontaktieren Sie uns zur Anpassung des Programms.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erforschen möchten, wobei der Schwerpunkt auf dem Aufbau interpretierbarer KI-Systeme liegt.

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

• Die Herausforderungen der Erklärbarkeit von Deep Learning zu verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze zu implementieren.
• Entscheidungen, die von Deep-Learning-Modellen getroffen werden, zu interpretieren.
• die Kompromisse zwischen Leistung und Transparenz zu bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Anfängerinnen und Anfänger, die AI-Technologien im Halbleiter-Fertigungssektor verstehen und anwenden möchten.

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

• Die grundlegenden Prinzipien der KI zu verstehen und wie sie auf die Halbleiterfertigung angewendet werden.
• Bereiche innerhalb der Halbleiterfertigung identifizieren, in denen KI effektiv eingesetzt werden kann.
• KI-Tools und -Techniken nutzen, um die Produktionseffizienz und Qualitätskontrolle zu verbessern.
• Grundlegende KI-Modelle implementieren, um die Fertigungsprozesse zu optimieren.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme verwendet wird.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachleute, die lernen möchten, vollständige ML-Pipelines unter Verwendung von Docker zu containerisieren und zu operationalisieren.

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

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenzworkloads containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen, die sich auf das Erstellen realer ML-Pipeline-Komponenten konzentrieren.
• Live-Lab-Implementierung für end-to-end containerisierte Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Schulungen, die sich an spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse anpassen, kontaktieren Sie uns für Diskussionen über Optionen.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Trainingssitzung in Berlin (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 Berlin (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 Berlin (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 Berlin (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 Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Ingenieure für eingebettete Systeme und AI-Entwickler, die Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow Lite und Edge Impulse auf Mikrocontroller bereitstellen möchten.

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

• Grundlagen von TinyML und deren Vorteile für edge AI-Anwendungen zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung für TinyML-Projekte einzurichten.
• AI-Modelle auf energieeffiziente Mikrocontroller trainieren, optimieren und bereitstellen.
• TensorFlow Lite und Edge Impulse zur Implementierung von realen TinyML-Anwendungen nutzen.
• AI-Modelle für Energieeffizienz und Speicherbeschränkungen optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Angebot in Berlin (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.

Dieser von einem Dozenten geleitete, live durchgeführte Kurs Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold verstehen.
• lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• lernen, AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse zu interpretieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Berlin (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.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und Computer-Vision-Forscher, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu generieren.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Stable Diffusion zu verstehen und zu erfassen, wie es für die Bildgenerierung funktioniert.
• Stable-Diffusion-Modelle für Bildgenerierungsaufgaben zu erstellen und zu trainieren.
• Stable Diffusion auf verschiedene Bildgenerierungsszenarien anzuwenden, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung.
• die Leistung und Stabilität von Stable-Diffusion-Modellen zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Einsteiger-Engineer und Data Scientists, die die Grundlagen der TinyML verstehen möchten, ihre Anwendungen erkunden und AI-Modelle auf Mikrocontrollern einsetzen wollen.

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

• die Grundlagen von TinyML und deren Bedeutung zu verstehen.
• leichtgewichtige AI-Modelle auf Mikrocontrollern und Edge-Geräten bereitzustellen.
• Machine-Learning-Modelle für geringen Energieverbrauch zu optimieren und abzustimmen.
• TinyML für Anwendungen wie Gestenerkennung, Ausreißerdetektion und Audioverarbeitung in der Realwelt anzuwenden.

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.

Angewandte KI von Grund auf in Python vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen direkt mit Python. Behandelt die Kernprinzipien des überwachtem Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortgeschrittener neuronalen Netzwerkarchitekturen. Untersucht bewährte Methoden zur Arbeit mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter-Notebooks für die praktische KI-Entwicklung. Hilft Fachkräften bei der Implementierung praktischer ML-Modelle, der Bewertung von Algorithmusgrenzen sowie der Umsetzung von Projekten zur Lösung realer Probleme.

Tiefes Reinforcement Learning (DRL) kombiniert Prinzipien des Reinforcement Learnings mit tiefen Lernarchitekturen, um Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Fortschritte wie autonomes Fahren, Robotiksteuerung, algorithmisches Handeln und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu lernen, Richtlinien zu optimieren und auf der Grundlage von Ausprobier-und-Fehler-Lernen mit belohnungsbasiertem Lernen autonome Entscheidungen zu treffen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Data Scientists, die tiefes Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu erstellen, die in komplexen Umgebungen autonome Entscheidungen treffen können.

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

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Schlüsselalgorithmen des RL, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, umzusetzen.
• Tiefe Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu bauen und zu trainieren.
• DRL auf Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsoptimierung anzuwenden.
• Mit modernen Werkzeugen Probleme zu beheben, die Trainingsleistung zu visualisieren und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und geleitete Diskussion.
• Anwendungsübungen und praktische Implementierungen.
• Livedemos und projektorientierte Anwendungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z.B. PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte.

Die Auseinandersetzung mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zeigt auf, wie intelligente Technologien die digitale Strategie, Automatisierung und Entscheidungsfindung in Unternehmensabläufen neu gestalten. Der Kurs untersucht zentrale Konzepte, die sich mit der Geschichte der KI, Problemlösungsansätzen, Wissensrepräsentation, Schlussfolgerung bei Unsicherheit und Maschinenlernparadigmen befassen, sowie mit den Bereichen Kommunikation, Wahrnehmung und autonomes Handeln. Er führt Führungskräfte und Architekten dabei an, KI-gestützte Transformationsoptionen zu evaluieren, neue Technologieentwicklungstrends zu bewerten und praktische intelligente Lösungen zu integrieren, um die unternehmerische Agilität zu steigern.

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieses 8-tägige Programm bietet eine vollständige Reise von fundierten Python-Engineering-Grundlagen zu fortgeschrittenen AI-Systemdesigns. Die Teilnehmer entwickeln disziplinierte Codierungspraktiken, beherrschen statistische und tiefes Lernen und bauen produktionsbereite generative AI- und agentenbasierte Systeme. Der Fokus liegt auf Zuverlässigkeit, Bewertung, Sicherheit und Einarbeitung in der Praxis, anstatt nur auf Experimentieren.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

 Steigern Sie Ihre Datenwissenschaftskompetenzen mit diesem umfassenden Schulungskurs zu Maschinellem Lernen, der sich mit den Kernalgorithmen wie Naive Bayes, Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, Support Vector Machines und Clustering-Techniken befasst. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit theoretischen Grundlagen und der praktischen Anwendung anhand realer Beispiele. Ideal für Datenanalysten, Softwareingenieure, KI-Enthusiasten und Business-Professionals, die maschinelles Lernen in ihren Lösungen anwenden möchten. Meistern Sie Klassifikationsleistungsmaße, Kreuzvalidierung, den Bias-Varianz-Trade-off und die Grundlagen des Deep Learning, um robuste prädiktive Modelle zu erstellen.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Berlin (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.

Dieses von einem Trainer angeleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow verwenden möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

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

• Ein Betrugsdetektionsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage von Betrug aufzubauen.
• Eine end-to-end-KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

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

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf der Darstellung und Strukturierung von Daten basieren, wie beispielsweise neuronale Netze.

Python ist eine hochwertige Programmiersprache, die durch ihre klare Syntax und gut lesbaren Code bekannt ist.

In diesem von einem Trainer geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, Deep-Learning-Modelle für Telekommunikation mithilfe von Python zu implementieren. Sie gehen dabei Schritt für Schritt durch die Erstellung eines Deep-Learning-Kreditrisikomodells.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Ziele zu erreichen:

• Die grundlegenden Konzepte des Deep Learnings zu verstehen.
• Anwendungen und Nutzen des Deep Learnings in der Telekommunikation zu erlernen.
• Python, Keras und TensorFlow zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen für die Telekommunikation zu verwenden.
• Ihr eigenes Deep-Learning-Kundenchurn-Vorhersagemodell mithilfe von Python zu erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

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

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung einer Dozentin oder eines Dozenten dient als natürlicher Abschluss des Kurses Python für die Datenanalyse.

Es führt die Teilnehmenden in die Kernkonzepte des Machine Learning ein und zeigt, wie diese direkt auf Datenanalyseaufgaben wie Prognosen, Klassifizierung und Segmentierung angewendet werden können.

Der Schwerpunkt liegt auf dem praktischen Verständnis von Machine Learning unter Verwendung bekannter Tools wie Python, Pandas und Jupyter Notebook, ohne dass fortgeschrittene mathematische Kenntnisse erforderlich sind.

Diese vom Dozenten geführte Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und Tools bewerten möchten, um eine fundierte Entscheidung für den künftigen Einsatz von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

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

• Verschiedene MLOps-Frameworks und Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Das richtige Team mit den richtigen Fähigkeiten zusammenzustellen, um ein MLOps-System aufzubauen und zu unterstützen.
• Daten für die Verwendung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zu verstehen.
• Verschiedene Machine-Learning-Frameworks und -Server für die Produktionsbereitstellung auszuprobieren.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Berlin (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.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die TensorFlow 2.x verwenden möchten, um Vorhersagemodelle, Klassifikatoren, generative Modelle, neuronale Netze usw. zu erstellen.

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

• TensorFlow 2.x zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Vorteile von TensorFlow 2.x gegenüber früheren Versionen zu verstehen.
• Tiefe Lernmodelle aufzubauen.
• Einen fortgeschrittenen Bildklassifikator umzusetzen.
• Ein tiefes Lernmodell in die Cloud, auf mobile Geräte und IoT-Geräte zu deployen.

Dieser Kurs beginnt mit der Vermittlung konzeptionellen Wissens über neuronale Netze und Maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieser Schulung fokussiert sich auf die Grundlagen, unterstützt Sie aber dabei, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Teil 2 (20%) dieser Schulung führt in Theano ein - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Teil 3 (40%) der Schulung basiert weitgehend auf TensorFlow - der API von Googles Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Die Beispiele und praktischen Übungen werden allesamt in 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:

• tiefes Verständnis von tiefen neuronalen Netzen (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur und Bereitstellungsmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation, Produktionsumgebung, Architekturaufgaben und Konfiguration durchführen können
• die Codequalität bewerten, Debugging und Monitoring durchführen können
• fortgeschrittene Produktionsaufgaben wie das Training von Modellen, die Erstellung von Graphen und das Logging implementieren können