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Der Kurs Künstliche Intelligenz mit Python ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache Python, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Webentwicklung mit Rust

In diesem dreitägigen Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Keras-Tensorflow geschult. Der Fokus liegt auf Deep Learning für supervised und semi-supervised Anwendungsfälle. Sie werden die Neuronale Netzwerkarchitekturen Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) und die Modell Architektur SimCLR (Semi Supervised) kennenlernen. Das Framework Tensorflow/Keras wird dabei verwendet.

Unser Deep Learning-Kurs mit GPU-Nutzung bietet eine Einführung in Deep Learning-Algorithmen für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich des überwachten und semi-überwachten Lernens.
Deep Learning-Algorithmen sind derzeit eine wichtige Klasse von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und werden bereits in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. Im Kurs lernen Sie, geeignete Modelle zu trainieren, um sie zur Klassifikation oder Schätzung neuer Daten zu verwenden. Sie lernen auch die wichtigsten Aspekte der Programmierung von Deep Learning-Algorithmen in Tensorflow/Keras, einschließlich der Datenaufbereitung, des sequenziellen Einlesens großer Datenmengen, der Erstellung tiefer neuronaler Netze und der Anwendung der trainierten Modelle auf neue Daten. In praktischen Übungen werden gängige Varianten von Deep Neural Networks behandelt und vertieft. Die behandelten Algorithmen finden in verschiedenen Bereichen der Industrie Anwendung, wie z.B. dem Erkennen von Symbolen, der Produktionsüberwachung, der Textur-/Oberfläche...

Der Kurs Cisco - Implementing Automation for Cisco Data Center Solutions (DCAUI) v1.1 vermittelt Ihnen, wie Sie automatisierte Cisco® Data Center-Lösungen implementieren, einschließlich ...

Der Kurs Cisco - Implementing Automation for Cisco Data Center Solutions (DCAUI) v1.1 vermittelt Ihnen, wie Sie automatisierte Cisco® Data Center-Lösungen implementieren, einschließlich ...

In der Schulung Machine Learning - Sprachverarbeitung mit Transformern und Hugging Face lernen Sie, wie man die neuesten NLP-Technologien (Natural Language Processing) effizient nutzt. Sie erhalten einen Überblick über die grundlegenden Konzepte der maschinellen Sprachverarbeitung und werden in die Transformer Architecturen und die Verwendung von Hugging Face für maschinelles Lernen eingeführt.

  Dieser Kurs bietet den Teilnehmern einen Einstieg in die Entwicklung mittels HANA in ABAP. Dabei geht es um Entwicklung und Optimierung von ABAP-Programmen, sodass sie auf Daten, die in einer SAP HANA Datenbank gespeichert sind, zugreifen können. Dazu werden neben den Entwicklungswerkzeugen auch die wesentlichen Komponenten und das technische Konzept vorgestellt. Zusätzlich zu den Perfomanceoptimierungsmöglichkeiten präsentiert dieser Kurs auch die Werkzeuge für eine Optimierung des Progammcodes. Sie werden die verschiedenen Zugriffsmöglichkeiten Native SQL“, erweitertes OpenSQL, erweiterte Views und gespeicherte HANA-Prozeduren kennenlernen. Das umfangreiche Thema wird durch Demonstrationen am System und Übungen unterlegt. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Präsenzseminars. Neben den digitalen Seminarunterlagen ist das Training um weitere Lernformate und Medien angereichert. Um einen nachhaltigen Wissenstransfer in den Arbeitsalltag zu erzielen, wird das Seminar nach unserem ...

Der Kurs umfasst Präsentationen, Demonstrationen und praktische Übungen.

Modul 1: Einführung in die Anwendungsentwicklung mit Cloud Run

• Ein allgemeines Verständnis von Cloud Run
• Verstehen Sie, wie hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenzzeiten für den Endbenutzer und die Produktivität der Entwickler wichtige architektonische Faktoren für webbasierte Anwendungen sind.
• Verstehen Sie die Vorteile von Serverless auf Google Cloud.

Modul 2: Verstehen von Cloud Run

• Verstehen Sie Container-Bilder und Container.
• Verstehen Sie, wie sich Cloud Run von einem ständig aktiven Server unterscheidet.
• Implementieren Sie die Bereitstellung eines Container-Images für Cloud Run.
• Verstehen Sie automatische Skalierung und On-Demand-Container.

Modul 3: Erstellen von Container-Abbildern

• Verstehen Sie genau, was sich in einem Container-Image befindet.
• Verpacken Sie eine Anwendung mit Buildpacks in ein Container-Image.
• Verstehen Sie, dass Dockerfiles eine einfachere und transparentere Alternative zu Buildpacks sind.

Modul 4: Erstellen von Container-Abbildern

Verstehen Sie die Vorteile des Shutdown Lifecycle Hook.

Verstehen Sie, wie Sie die Warteschlangenbildung bei Anfragen vermeiden können.

Implementierung neuer Versionen einer Anwendung.

Umsetzung der schrit...

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

RESTful APIs sind nicht nur bei Microservice-Architekturen sehr verbreitet: sowohl im Internet als auch im Intranet werden Services oftmals über RESTful APIs angeboten. Ihre technisch einfache Implementierung und die klare Verständlichkeit der Semantik sind wesentliche Faktoren für ihre Verbreitung. In diesem Seminar lernen Sie die Konzepte von RESTful-Schnittstellen kennen und erfahren, wie diese in der Praxis konzeptioniert werden. Als Spezifikations-Sprache setzen Sie Open API (aka Swagger) ein. Darüber hinaus erfahren Sie, wie RESTful APIs in der Praxis getestet werden.