Supervised Learning Schulungen in Stuttgart

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Stuttgart (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 Trainer geleitete Live-Training in Stuttgart (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 Trainer geleitete, live Training in Stuttgart (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.

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 Stuttgart (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 in Stuttgart (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 von einem Trainer geführte Live-Kurs in Stuttgart (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 Stuttgart (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 Trainer geleitete Live-Schulung in Stuttgart (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 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.

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.

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.