Erfolgskontrolle Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe
Lernformate der Erfolgskontrolle SchulungenPräsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online
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Machine Learning und Deep Learning im Unternehmen - Intensiv
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Diese fünftägige ML/DL Intensiv-Schulung bietet Ihnen einen schnellen, jedoch fundierten Einstieg in die künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning. Sie lernen die wichtigsten Best Practices und Techniken für die Bearbeitung und Erstellung von Projekten auf Basis der Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV und Huggingsface kennen.
Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Embeddings, Object Detection, Image Segmentation, Attention Mechanism, GANs und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern auch die dahinterliegenden Methoden sowie Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Zeitreihenanalysen verstehen und praktisch einsetzen können.
Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Embeddings, Object Detection, Image Segmentation, Attention Mechanism, GANs und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern auch die dahinterliegenden Methoden sowie Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Zeitreihenanalysen verstehen und praktisch einsetzen können.
IBM SSE1G - IBM Storwize V7000 Implementation Workshop
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Overview
This course is designed to leverage SAN storage connectivity by integrating a layer of intelligence of virtualization, the IBM Storwize V7000 to facilitate storage application data access independence from storage management functions and requirements. The focus is on planning and implementation tasks associated with integrating the Storwize V7000 into the storage area network. It also explains how to:
- Centralize storage provisioning to host servers from common storage pools using internal storage and SAN attached external heterogeneous storage.
- Improve storage utilization effectiveness using Thin Provisioning and Real-Time Compression
- Implement storage tiering and optimize solid state drives (SSDs) or flash systems usage with Easy Tier.
- Facilitate the coexistence and migration of data from non-virtualization to the virtualized environment.
- Utilize network-level storage subsystem-independent data replication services to satisfy backup and disaster recovery requirements.
- This course lecture offering is at the Storwize V7000 V7.6. level.
Administering Relational Databases on Microsoft Azure (DP-300)
- 26.01.2026- 29.01.2026
- Frankfurt am Main
- 2.844,10 €
In diesem Seminar lernen die Teilnehmer die Verwaltung einer SQL Server-Datenbankinfrastruktur für Cloud-, lokale und hybride relationale Datenbanken.
IBM 6XL942G - IBM Knowledge Catalog on IBM Cloud Pak for Data 4.8: Advanced Data Governance
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Overview
This course offers solution architects more experience with IBM Knowledge Catalog for IBM Cloud Pak for Data. You learn to tune and customize governance workflows and artifacts to enhance data protection, quality, and findability. You gain skills in enriching metadata, building data quality rules, customizing asset properties, and governing virtual data.
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Overview
This course provides Solution Architects an introduction to the basics of IBM Knowledge Catalog on IBM Cloud Pak for Data. You learn to access IBM Knowledge Catalog through the service, and gain skills in creating catalogs, populating them with assets, managing the assets in the catalog through a governance framework, and governing virtualized data.
AI-Assistenten mit Spring Boot entwickeln
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Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.
LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach
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Das Seminar zielt darauf ab, Teilnehmende aller Hintergründe in die Welt von PyTorch einzuführen. Durch praxisnahe Anwendungen und den Fokus auf realen Einsatz lernen sie, wie PyTorch in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens angewendet wird.
Das Ziel ist, ein fundiertes Verständnis für die Implementierung von KI-Modellen zu vermitteln und die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, PyTorch erfolgreich in ihren eigenen Projekten einzusetzen.
Das Ziel ist, ein fundiertes Verständnis für die Implementierung von KI-Modellen zu vermitteln und die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, PyTorch erfolgreich in ihren eigenen Projekten einzusetzen.
Gamification im Marketing zur Steigerung von Kundenbindung und Markeninteraktion
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Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, die Mitarbeiter oder das Management auf die Nutzung von Gamification im Marketing vorzubereiten und ihnen das erforderliche Wissen zu vermitteln, um Gamification-Kampagnen erfolgreich umzusetzen. Das Unternehmen möchte die Teilnehmer befähigen, Gamification als strategisches Instrument in ihren Marketingaktivitäten zu nutzen, um die Kundenbindung zu steigern, die Markeninteraktion zu fördern und letztendlich den Umsatz und den Unternehmenserfolg zu steigern.
Data Mining mit dem CRISP-DM-Modell Praxis-Workshop
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Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Deep Learning mit Python & Keras
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Sie lernen den kompletten Workflow des Machine Learnings mit der Deep-Learning Bibliothek Keras kennen. Angefangen von der Datenaufbereitung, über die Auswahl und das Anlernen der Modelle, bis hin zum Einsatz der trainierten Modelle zur Klassifikation und Prognose. Sie können Bild-, Text- und numerische Daten für Training und Schätzung vorbereiten. Sie kennen die konzeptuellen Grundlagen des Anlernens, die Verfahren zur Qualitätssicherung im Anlernprozess und die Varianten neuronaler Netze. Dazu gehören konvolutationale Netze (CNN) zur Verarbeitung von Bilddaten genauso wie rekurrente Netze (RNN) zur Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten. Die Konzepte werden anhand von Folien erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt und eingeübt. Eine Vielzahl praktischer Übungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es, die verschiedenen Lernszenarien selbstständig umzusetzen. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten und Optionen des Einsatzes neuronaler Netze zu prüfen, Modelle zielsicher auszuwählen und zu trainieren und Klassifizierer erfolgreich einzusetzen.
