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Lernen und damit auch die Weitergabe von Wissen verändert sich. Erhalten Sie Impulse, wie KI die Lehrtätigkeit effizienter und kreativer macht.

Praxisnahes Machine Learning mit AWS: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, bereitstellen und überwachen.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, einfache AI-Modelle in Python zu entwickeln, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Sie lernen, wie sie Maschinelles Lernen, Neuronale Netzwerke und Reinforcement Learning von Grund auf umsetzen und anwenden können.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, einfache AI-Modelle in Python zu entwickeln, Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Sie lernen, wie sie Maschinelles Lernen, Neuronale Netzwerke und Reinforcement Learning von Grund auf umsetzen und anwenden können.

Der Kurs Machine Learning mit Python ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit Python gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

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

Der Kurs Machine Learning mit R ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit R gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen, z. B. wie Sie eine Prozess möglichst effizient ablaufen lassen oder wann die nächste Wartung durchgeführt werden muss, finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

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

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN).

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data Scientist

Predictive Analytics ist essenziell, um aus Daten valide Prognosen abzuleiten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Seminar vermittelt dir praxisnah die methodischen Grundlagen und die wichtigsten Verfahren des Machine Learnings sowie moderner KI-Technologien. Du lernst den zielgerichteten Einsatz von KI-Methoden wie Deep Learning, neuronalen Netzen und Reinforcement Learning kennen, um komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung anhand konkreter Use Cases und Übungen mit dem Tool Knime.

Das Seminar  unterstützt Unternehmen, die Vorteile von  Predictive Analytics und Machine Learning zu verstehen und in ihren  Geschäftsprozessen zu nutzen. Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen  dabei zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die  Effizienz zu steigern, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und  einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar soll den Unternehmen  die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um Predictive  Analytics-Modelle zu implementieren, Daten effektiv zu analysieren und  Ergebnisse in geschäftlichen Mehrwert umzusetzen.

Das Seminar  unterstützt Unternehmen, die Vorteile von  Predictive Analytics und Machine Learning zu verstehen und in ihren  Geschäftsprozessen zu nutzen. Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen  dabei zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die  Effizienz zu steigern, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und  einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar soll den Unternehmen  die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um Predictive  Analytics-Modelle zu implementieren, Daten effektiv zu analysieren und  Ergebnisse in geschäftlichen Mehrwert umzusetzen.