Seminare zum Thema Programmiersprachen
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IBM CV854G - Db2 for z/OS 13: Introduction to System Administration
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Overview
This course introduces the skills and knowledge required to administer a Db2 13 for z/OS system. Utilizing the lecture and a z/OS lab environment, learners will gain practical practice starting, stopping, and accessing Db2 examining the zParms and data sets connecting to a Db2 subsystem via Data Studio querying the catalog exploring RACF examining threads working with DB2I modifying Db2 active and archived logs utilizing online utilities monitoring and controlling Db2 recovering the catalog and directory and using the administrative task scheduler.
Künstliche Intelligenz mit R (Präsenz/Online)
- 06.10.2025- 07.10.2025
- Heidenheim an der Brenz
- 1.309,00 €
Der Kurs Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. 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 R, 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/
MySQL/MariaDB für fortgeschrittene Entwickler/Programmierer
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Das Seminar für fortgeschrittene Entwickler von MySQL/MariaDB hat zum Ziel, den Teilnehmern eine umfassende Abdeckung von fortgeschrittenen Themen in der Datenbankverwaltung zu bieten. Die Teilnehmer sollen lernen, wie man verschiedene Tools und Funktionen einsetzt, um ihre Datenbank-Performance und -Effizienz zu optimieren und Engpässe zu identifizieren.
Durch die Teilnahme an diesem Seminar sollen die Entwickler ihre Kenntnisse in verschiedenen Aspekten der Datenbankverwaltung vertiefen und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von Abfragen, Stored Procedures, Functions, Triggers und Events verbessern. Das Seminar ist auch ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich auf eine Zertifizierung als MySQL-Entwickler vorbereiten möchten.
Durch die Teilnahme an diesem Seminar sollen die Entwickler ihre Kenntnisse in verschiedenen Aspekten der Datenbankverwaltung vertiefen und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von Abfragen, Stored Procedures, Functions, Triggers und Events verbessern. Das Seminar ist auch ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich auf eine Zertifizierung als MySQL-Entwickler vorbereiten möchten.
NLP-Plattformen und -Frameworks im Überblick
- 23.02.2026- 25.02.2026
- Köln
- 2.296,70 €
Das Seminarziel ist es, den Teilnehmern einen tiefen und umfassenden Einblick in die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu bieten. In einer Zeit, in der die Mensch-Maschine-Kommunikation an Bedeutung gewinnt und Daten im Überfluss vorhanden sind, ist NLP das Bindeglied, das es uns ermöglicht, aus unstrukturierten Textdaten sinnvolle Informationen zu gewinnen. Dieses Seminar soll die Lücke zwischen Wissen und Anwendung schließen. Es wurde speziell entwickelt, um die verschiedenen Tools, Plattformen und Frameworks, die in der NLP-Industrie verwendet werden, gründlich zu untersuchen, ihre Stärken und Schwächen zu bewerten und die Teilnehmer mit dem praktischen Know-how auszustatten, das sie benötigen, um in ihren jeweiligen Bereichen erfolgreich zu sein.
NLP-Plattformen und -Frameworks im Überblick
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
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Das Seminarziel ist es, den Teilnehmern einen tiefen und umfassenden Einblick in die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu bieten. In einer Zeit, in der die Mensch-Maschine-Kommunikation an Bedeutung gewinnt und Daten im Überfluss vorhanden sind, ist NLP das Bindeglied, das es uns ermöglicht, aus unstrukturierten Textdaten sinnvolle Informationen zu gewinnen. Dieses Seminar soll die Lücke zwischen Wissen und Anwendung schließen. Es wurde speziell entwickelt, um die verschiedenen Tools, Plattformen und Frameworks, die in der NLP-Industrie verwendet werden, gründlich zu untersuchen, ihre Stärken und Schwächen zu bewerten und die Teilnehmer mit dem praktischen Know-how auszustatten, das sie benötigen, um in ihren jeweiligen Bereichen erfolgreich zu sein.
Webinar
MySQL/MariaDB für fortgeschrittene Entwickler/Programmierer
- 14.09.2026- 16.09.2026
- online
- 2.296,70 €
Das Seminar für fortgeschrittene Entwickler von MySQL/MariaDB hat zum Ziel, den Teilnehmern eine umfassende Abdeckung von fortgeschrittenen Themen in der Datenbankverwaltung zu bieten. Die Teilnehmer sollen lernen, wie man verschiedene Tools und Funktionen einsetzt, um ihre Datenbank-Performance und -Effizienz zu optimieren und Engpässe zu identifizieren.
Durch die Teilnahme an diesem Seminar sollen die Entwickler ihre Kenntnisse in verschiedenen Aspekten der Datenbankverwaltung vertiefen und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von Abfragen, Stored Procedures, Functions, Triggers und Events verbessern. Das Seminar ist auch ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich auf eine Zertifizierung als MySQL-Entwickler vorbereiten möchten.
Durch die Teilnahme an diesem Seminar sollen die Entwickler ihre Kenntnisse in verschiedenen Aspekten der Datenbankverwaltung vertiefen und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von Abfragen, Stored Procedures, Functions, Triggers und Events verbessern. Das Seminar ist auch ein guter Ausgangspunkt für Entwickler, die sich auf eine Zertifizierung als MySQL-Entwickler vorbereiten möchten.
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Das Seminar hat das Ziel, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit den grundlegenden Kenntnissen und Fähigkeiten in LabVIEW vertraut zu machen, um sie in die Lage zu versetzen, die Software effektiv in ihren beruflichen Aufgaben einzusetzen. Durch das Seminar sollen die Produktivität und Effizienz der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gesteigert werden, indem sie in der Lage sind, Mess-, Steuerungs- und Automatisierungsaufgaben mit LabVIEW zu bewältigen. Dadurch können Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse optimieren, Prototypen schneller erstellen und ihre Produkte oder Systeme schneller auf den Markt bringen. Zusätzlich ermöglicht es den Unternehmen, ihre bestehende Hardware effizienter zu nutzen und maßgeschneiderte Anwendungen für ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.
Webinar
- 01.09.2025- 03.09.2025
- online
- 2.296,70 €
Das Seminar hat das Ziel, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit den grundlegenden Kenntnissen und Fähigkeiten in LabVIEW vertraut zu machen, um sie in die Lage zu versetzen, die Software effektiv in ihren beruflichen Aufgaben einzusetzen. Durch das Seminar sollen die Produktivität und Effizienz der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gesteigert werden, indem sie in der Lage sind, Mess-, Steuerungs- und Automatisierungsaufgaben mit LabVIEW zu bewältigen. Dadurch können Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse optimieren, Prototypen schneller erstellen und ihre Produkte oder Systeme schneller auf den Markt bringen. Zusätzlich ermöglicht es den Unternehmen, ihre bestehende Hardware effizienter zu nutzen und maßgeschneiderte Anwendungen für ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch
- 03.11.2025- 07.11.2025
- Köln
- 3.677,10 €
Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch
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Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
