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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/

Arbeiten mit MS Office 365: Wie Sie große Exceltabellen erstellen, schnell auswerten und die Ergebnisse anschaulich präsentieren, darum geht es in diesem Seminar. Excel 365 bietet insbesondere bei der Datenanalyse von Listen neue Funktionen und Möglichkeiten. Dieses Training behandelt die Inhalte und Techniken, die Sie für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchen. Im Seminar erlernen Sie u.a., wie Sie Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen können. Darüber hinaus erhalten Sie viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

04-37 - Montieren / Sperren und Entsperren von Elektrizitätszählern durch Zählermonteure mit / ohne Elektroausbildung einschl. Arbeiten unter Spannung (AuS) Spezialausbildung zum Erwerb des AuS-Passes nach VDE 0105-100:2015-10 Abs. 6.3 und DGUV Regel 103-011

In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen 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.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

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Elektrotechnische Unterweisung nach DGUV Vorschrift 3 Elektrische Anlagen und Betriebsmittel und DIN VDE 0105-100 Betrieb elektrischer Anlagen

Microsoft Dynamics 365 Business Central - Finanzmanagement (Part 1: Essentials)

VDE-Bestimmungen zur Verwendung von Kabeln und isolierten Leitungen für Niederspannungsanlagen.

Qualifikation nach DGUV Vorschrift 3 undDGUV Regel 103-011 zum Arbeiten anStromzählern.

In diesem zweitägigen Seminar machen wir Sie durch praktische Anwendung mit den Funktionen von Xmind für macOS vertraut. Nach dem Seminar haben Sie das Know-how erworben um hochinformative Mind-Maps, Logik-Diagramme, Baumtabellen und Matrizen zu planen, erstellen, anzupassen und zu präsentieren.

03-94 - Baustellenkoordinator - RAB 30 Anlage B Teil 1: Ausbildung zum SiGeKo: Know-how im Bereich Arbeitssicherheit