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Das Seminar Machine Learning Scientist mit R hat das Ziel, den Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine-Learning-Methoden in R zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen in der Lage sein, Machine-Learning-Methoden zu verstehen, anzuwenden und zu interpretieren, um Prognosen und Entscheidungen zu treffen.



Zu den Themen des Seminars gehören eine Einführung in Machine Learning und R, Datenaufbereitung und -exploration mit R, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modellvalidierung und -auswahl, Ensemble-Methoden und Deep Learning sowie praktische Anwendungsbeispiele und Fallstudien zur Lösung realer Probleme mit Machine Learning.



Durch praktische Übungen und Fallstudien sollen die Teilnehmer in der Lage sein, ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine-Learning-Methoden in R zu vertiefen.

Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN

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

Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung

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

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

Machine Learning – Sprachverarbeitung mit Transformern und Hugging Face
In dieser Schulung erhalten Sie einen fundierten Überblick über Natural Language Processing (NLP) und lernen, wie Sie die neuesten NLP-Technologien effizient einsetzen. Sie tauchen in die Geschichte der maschinellen Sprachverarbeitung ein – von regelbasierten Systemen über statistische Modelle bis hin zu modernen Transformer-Architekturen . Im Mittelpunkt steht die praktische Arbeit mit Hugging Face : Sie lernen, vortrainierte Modelle über den Model Hub zu nutzen und bestehende Modelle durch Fine-Tuning an eigene Anforderungen anzupassen.

Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen

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/

Machine Learning – Sprachverarbeitung mit Transformern und Hugging Face
In dieser Schulung erhalten Sie einen fundierten Überblick über Natural Language Processing (NLP) und lernen, wie Sie die neuesten NLP-Technologien effizient einsetzen. Sie tauchen in die Geschichte der maschinellen Sprachverarbeitung ein – von regelbasierten Systemen über statistische Modelle bis hin zu modernen Transformer-Architekturen . Im Mittelpunkt steht die praktische Arbeit mit Hugging Face : Sie lernen, vortrainierte Modelle über den Model Hub zu nutzen und bestehende Modelle durch Fine-Tuning an eigene Anforderungen anzupassen.