Seminare zum Thema Programmiersprachen

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse.

In diesem Modul wird die Regressionsanalyse als grundlegendes multivariates Verfahren behandelt. Mit der Regressionsanalyse werden Regressionsmodelle entwickelt, die das Zustandekommen einer kontinuierlichen Zielgröße durch das Zusammenwirken von verschiedenen kontinuierlichen, linear oder nichtlinear wirkenden Einflussgrößen sowie deren Wechselwirkungen erklären und für Prognosen verwendet werden können. Darüber hinaus können kategoriale Gruppenvariablen verwendet werden, um das Verhalten des Modells in verschiedenen Teilpopulationen zu untersuchen. Es werden Empfehlungen zur Auswahl von Variablen gegeben und Verfahren zur automatischen Auswahl von Variablen gezeigt. Des Weiteren wird die logistische Regression vermittelt, die zur Anwendung kommt, wenn die Zielgröße keine kontinuierliche, sondern eine kategoriale Variable ist. Mit der logistischen Regression können die Variablen ermittelt werden, mit denen eine Gruppenzugehörigkeit oder das Eintreten eines Ereignisses am besten erklärt werden kann. Ein logistisches Regressionsmodell kann darüber hinaus zur Klassifikation neuer Fälle bzw. zur Prognose zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit diesen fortgeschrittenen Methoden realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosen entwickeln können.

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/

Die Teilnehmer können nach Abschluss des iLogic-Seminars eigenständig erkennen, 

wo und wie Modelle und Arbeitsabläufe durch iLogic-Regeln effizient 

automatisiert werden können. Sie können die dafür nötigen 

Automatisierungsschritte planen und realisieren.



Für die Automatisierung benötigte Parameter und iProperties können sie erzeugen, 

konfigurieren und auf verschiedene Weise aus- und eingeben. Die Parameter, 

iProperties und Modelle können sie mittels iLogic-Regeln sowie grundlegenden 

Funktionen, Objekten und Klassen des Inventor-API so verarbeiten, dass manuelle 

Eingaben für wiederkehrende Aufgaben reduziert werden. Sie können außerdem die 

automatische Ausführung externer Regeln konfigurieren und mit der 

Formularfunktion zu Werkzeugkästen zusammenstellen, um den Alltagseinsatz 

effizient und komfortabel zu gestalten.



Vorhersehbar schädliche Eingaben durch Benutzer des Modells können sie abfangen 

und behandeln.



Das in diesem Kurs gelernte Grundverständnis für iLogic und das Inventor-API 

versetzt die Teilnehmer außerdem in die Lage, eigenständig Lösungen für nicht in 

der Schulung behandelte Aufgaben zu finden.

Die Teilnehmer können nach Abschluss des iLogic-Seminars eigenständig erkennen, 

wo und wie Modelle und Arbeitsabläufe durch iLogic-Regeln effizient 

automatisiert werden können. Sie können die dafür nötigen 

Automatisierungsschritte planen und realisieren.



Für die Automatisierung benötigte Parameter und iProperties können sie erzeugen, 

konfigurieren und auf verschiedene Weise aus- und eingeben. Die Parameter, 

iProperties und Modelle können sie mittels iLogic-Regeln sowie grundlegenden 

Funktionen, Objekten und Klassen des Inventor-API so verarbeiten, dass manuelle 

Eingaben für wiederkehrende Aufgaben reduziert werden. Sie können außerdem die 

automatische Ausführung externer Regeln konfigurieren und mit der 

Formularfunktion zu Werkzeugkästen zusammenstellen, um den Alltagseinsatz 

effizient und komfortabel zu gestalten.



Vorhersehbar schädliche Eingaben durch Benutzer des Modells können sie abfangen 

und behandeln.



Das in diesem Kurs gelernte Grundverständnis für iLogic und das Inventor-API 

versetzt die Teilnehmer außerdem in die Lage, eigenständig Lösungen für nicht in 

der Schulung behandelte Aufgaben zu finden.

Deep-Learning-Algorithmen und neuronale Netze sind Schlüsseltechnologien für komplexe KI-Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Mustererkennung. Ob generative KI, Computervision oder autonome Systeme – viele der aktuellen KI-Verfahren fußen auf diesen Technologien. In diesem praxisorientierten 3-tägigen Live-Online-Seminar erlernst du, wie du leistungsfähige neuronale Netze erstellst, trainierst und produktiv einsetzt und damit die Grundlage für eigene KI-Applikationen schaffst. Zum Einsatz kommt dabei Python mit den Bibliotheken Pandas, Keras und TensorFlow. Trainiert werden die Datenmodelle auf hochleistungsfähigen Cloud-GPUs. In dem Training erfährst du alles über die grundlegenden Konzepte, mathematischen Grundlagen und technischen Frameworks und wendest das Gelernte in zahlreichen praktischen Übungen selbst an.

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. 

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. 

Ob Stehaufmännchen oder Fels in der Brandung´, diese Metaphern vereinen Flexibilität und Widerstandskraft und beschreiben Menschen mit ausgeprägter Resilienz. Diese sind in der Lage, Krisen und schwierige Situationen gut zu meistern und an ihnen zu wachsen. Das Konzept der Resilienz bietet ein großartiges Rüstzeug für die eigene Widerstandsfähigkeit gegen alle Stürme des Lebens. Durch gezielte Übungen und Aktivitäten in der wohltuenden und entschleunigenden Atmosphäre der Natur erfahren Sie, wie Sie Ihre Ressourcen stärken, Ihre Achtsamkeit schulen und Stress gelassener begegnen. Warum also nicht die Kraft der Natur mit einem Resilienztraining verbinden?

Entdecken Sie in unserem Seminar die vielseitigen Möglichkeiten von PhpStorm, der spezialisierten IDE für PHP-Entwicklung. Unser Ziel ist es, Sie darin zu schulen, wie Sie Ihre Entwicklungsprozesse durch den effektiven Einsatz dieser Plattform optimieren können. Wir konzentrieren uns darauf, Ihnen die umfangreichen Tools und Features von PhpStorm näherzubringen, die nicht nur die Code-Qualität verbessern, sondern auch die Fehlersuche vereinfachen und alltägliche Programmieraufgaben effizienter gestalten.

Sie erwerben ein tiefgehendes Verständnis und praktische Fertigkeiten, um die vollen Kapazitäten von PhpStorm auszuschöpfen. Dabei lernen Sie, wie diese mächtige IDE Ihre Softwareentwicklungsprojekte effizienter und effektiver machen kann. Von Code-Refactoring über Versionskontrolle bis hin zu Debugging-Techniken - wir decken alle wichtigen Aspekte ab, damit Sie in der Lage sind, die Potenziale von PhpStorm vollständig zu nutzen.

Dieses Seminar ist ideal für PHP-Entwickler, die ihre Produktivität steigern und ihre Entwicklungsabläufe mit modernen Tools und Praktiken verbessern möchten.

Entdecken Sie in unserem Seminar die vielseitigen Möglichkeiten von PhpStorm, der spezialisierten IDE für PHP-Entwicklung. Unser Ziel ist es, Sie darin zu schulen, wie Sie Ihre Entwicklungsprozesse durch den effektiven Einsatz dieser Plattform optimieren können. Wir konzentrieren uns darauf, Ihnen die umfangreichen Tools und Features von PhpStorm näherzubringen, die nicht nur die Code-Qualität verbessern, sondern auch die Fehlersuche vereinfachen und alltägliche Programmieraufgaben effizienter gestalten.

Sie erwerben ein tiefgehendes Verständnis und praktische Fertigkeiten, um die vollen Kapazitäten von PhpStorm auszuschöpfen. Dabei lernen Sie, wie diese mächtige IDE Ihre Softwareentwicklungsprojekte effizienter und effektiver machen kann. Von Code-Refactoring über Versionskontrolle bis hin zu Debugging-Techniken - wir decken alle wichtigen Aspekte ab, damit Sie in der Lage sind, die Potenziale von PhpStorm vollständig zu nutzen.

Dieses Seminar ist ideal für PHP-Entwickler, die ihre Produktivität steigern und ihre Entwicklungsabläufe mit modernen Tools und Praktiken verbessern möchten.