Prädiktive Analytik Schulungen in München

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mittleren Kenntnisstands, die eigene KI-gestützte Anwendungen mit Hilfe von predictive Analytics und generativen Modellen entwickeln möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundprinzipien der predictive KI sowie generative Modelle verstehen.
• KI-gestützte Werkzeuge zur Vorhersage von Ergebnissen, Prognostizierung und Automatisierung einsetzen können.
• Großsprachmodelle (LLMs) sowie Transformer-Modelle für die Generierung von Texten und Code nutzen.
• Zeitreihenprognosen erstellen sowie KI-gestützte Empfehlungen implementieren können.
• KI-Modelle für konkrete Anwendungsfälle entwickeln und feinabstimmen.
• Ethikaspekte sowie bewährte Verfahren bei der Einführung von KI-Technologien bewerten können.

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in München (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 München (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die die Grundlagen der prädiktiven KI erlernen möchten.

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

• Die Kernkonzepte der prädiktiven KI sowie deren Anwendungsbereiche zu verstehen.
• Daten für die prädiktive Analyse zu sammeln, zu bereinigen und vorzubereiten.
• Daten zu untersuchen und visualisieren, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
• Einfache statistische Modelle zur Prognoseerstellung aufzubauen.
• Die Leistungsfähigkeit von prädiktiven Modellen zu bewerten.
• Prädiktive KI-Konzepte in realen Szenarien anzuwenden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die prädiktive KI in ihre Arbeitsweise integrieren möchten.

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

• Vorhersagemodelle einzusetzen, um Probleme im DevOps-Prozess vorauszuahnen und zu lösen.
• KI-gestützte Tools zur Verbesserung der Überwachung sowie des Betriebs zu nutzen.
• Methoden des maschinellen Lernens anzuwenden, um die Abläufe bei der Softwarebereitstellung zu optimieren.
• Strategien auf Basis von KI zu entwickeln, die Probleme proaktiv verhindern und Prozesse verbessern.
• Die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI im Bereich DevOps zu berücksichtigen.

In diesem praxisorientierten Training unter Anleitung erfahrener Instruktoren erlernen die Teilnehmer das Denken, das für den Umgang mit Big Data-Technologien notwendig ist. Sie lernen, deren Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien zu beurteilen sowie diese Technologien einzusetzen, um kriminelle Aktivitäten zu identifizieren und Straftaten vorzubeugen. Anhand von Fallstudien aus verschiedenen Strafverfolgungsbehörden weltweit werden Erkenntnisse über deren Implementierungsstrategien, auftretende Herausforderungen sowie Ergebnisse gewonnen.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage zu:

• Big Data-Technologien mit herkömmlichen Verfahren zur Datenerhebung zu kombinieren, um im Rahmen von Ermittlungen eine logische Schlussfolgerung zu ziehen.
• Industrietaugliche Lösungen zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen für deren Analyse einzuführen.
• Einen Vorschlag zur Einführung der am besten geeigneten Werkzeuge und Prozesse zu erstellen, um einen datengetriebenen Ansatz bei der kriminalistischen Aufklärung zu ermöglichen.