TRIZ Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Sie lernen die Grundlagen und die praktische Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Sie bekommen ein Gespür für den Wert Ihrer Daten und dafür, wie Sie diese Daten in Ihrem Geschäftsfeld einsetzen können, um Automatisierungsprozesse voranzutreiben. Sie verstehen die verschiedenen Lernalgorithmen in Theorie und Praxis (lineare und logistische Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Naive Bayes) und üben die Anwendung anhand praktischer Beispiele ein. Die Konzepte werden anhand von Folien anschaulich erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt. Passgenaue Aufgabenstellungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es Ihnen, die verschiedenen Lernszenarien kennenzulernen und einzuüben. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten zielsicher zu extrahieren, Algorithmen anzulernen und zur Klassifizierung oder Prognose einzusetzen. 

Einführung in Deep Learning mit Pytorch: MLP und CNN

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python 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 Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python 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 Python 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 Python, 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.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Arbeiten mit MS Office: Wie du große Excel-Tabellen schnell auswertest und Daten anschaulich präsentieren kannst, darum geht es in diesem Seminar. Das Training behandelt die Inhalte und Techniken, die du für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchst. Im Seminar lernst du, wie man Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen kann. Darüber hinaus bekommst du viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

Kosten- und Terminüberschreitungen, Baugrundrisiken oder Naturgefahren – Bauprojekte sind mit vielfältigen Unsicherheiten verbunden. Ein strukturiertes Risikomanagement hilft, mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen, deren Auswirkungen zu bewerten und geeignete Maßnahmen abzuleiten. Dieses Seminar vermittelt praxisbewährte Ansätze, mit denen Sie Risiken im Bauwesen systematisch managen können.

Nach der Teilnahme können Sie:

• typische Baurisiken identifizieren und kategorisieren,
• eine projektspezifische Risikobetrachtung durchführen,
• Risikomatrizen entwickeln und anwenden,
• geeignete Handlungsstrategien ableiten und Projektentscheidungen absichern.

Hinweis
Das Seminar ist gemäß der Weiterbildungsordnung der Ingenieurkammer Baden-Württemberg anerkannt.
Das Seminar ist gemäß der Weiterbildungsordnung der Ingenieurkammer-Bau Nordrhein-Westfalen anerkannt.

Diese Veranstaltung wird von der Architektenkammer Baden-Württemberg als Fort-/Weiterbildung mit einem Umfang von 8 Unterrichtsstunden für Mitglieder und Architekten/Stadtplaner im Praktikum für alle Fachrichtungen anerkannt.

Das Seminar richtet sich an Architekten, Ingenieure, Bau- und Projektleiter, Bauherrenvertretungen, Sachverständige sowie Fachkräfte aus Bauunternehmen, Planungsbüros, Immobilienwirtschaft, Behörden und Versicherungen.

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/

Anerkannte Schulung (nach SCC-Regelwerk)

Einstiegskurs: Python mit Tensorflow

„Ich bin nun seit 30 Jahren berufstätig und habe in dieser Zeit an einigen Weiterbildungen teilnehmen können. Oft findet man in Schulungen Dozenten, welche bereits seit Jahren von der Praxis weit entfernt sind.
Anders war es in Ihrem Seminar. Mit Herrn Schüngel haben Sie einen Dozenten mit exzellentem Praxiswissen, welcher die normativen Anforderungen mit baulichen Gegebenheiten in Einklang bringt. Dies fand ich richtig prima!“
Ralf Körfer, Dipl.-Ing. (FH) | Forschungszentrum Jülich GmbH



(VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft)Bestandteil des Anerkennungsverfahrens zum EMV-Sachkundigen (VdS) - Teil 1
Blitzschläge, Blitzüberspannungen und andere elektromagnetische Einflüsse verursachen häufig Schäden in technischen Anlagen. Dieser Lehrgang vermittelt Elektrofachkräften das notwendige Wissen, um diesen Schaden effektiv vorzubeugen:

gesetzliche Vorschriften und Regelwerke
Begrifflichkeiten, physikalische und technische Grundlagen
Planung und Errichtung von notwendigen und praktikablen Massnahmen zur Reduzierung von Schäden und Störungen
Prüfungen zur Beurteilung von Störungen und der getroffenen Schutzmassnahmen

Der Lehrgang schliesst mit einer Prüfung ab. Nach bestandener Prüfung erhalten Elektrofachkräfte eine Bescheinigung, die als Basis für den Fachkundenachweis nach DIN EN 62305 (VDE 0185-305), VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft, dient. Darüber hinaus erfüllt der erfolgreiche Abschluss des Lehrgangs eine von mehreren Voraussetzungen für die Anerkennung als EMV-Sachkundiger (VdS).
BLITZ: 44,5 Unterrichtseinheiten bzw. 33,4 Zeitstunden gemäß IDD
Anerkennung
Für die Anerkennung VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft ist die Ausbildung zur Elektrofachkraft eine von mehreren notwendigen Voraussetzungen.
Für die Anerkennung VdS anerkannter EMV-Sachkundiger gelten zusätzliche Voraussetzungen. Das Anerkennungsverfahren zum EMV-Sachkundigen wurde von VdS in Zusammenarbeit mit weiteren Fachorganisationen, dem ZVEH, dem Ausschuss für Blitzschutz und Blitzforschung (ABB) sowie namhaften Industrieunternehmen ins Leben gerufen.
Voraussetzungen für diese Anerkennung sind:

Ausbildung als Elektrofachkraft
Eine mindestens, fünfjährige, einschlägige, praktische Tätigkeit mit ausreichenden Kenntnissen und Erfahrungen auf dem Gebiet der allgemeinen Elektrotechnik sowie insbesondere der Installationstechnik
Zertifikate, die den erfolgreichen Besuch der beiden Lehrgänge LG-BLITZ und LG-EMV dokumentieren
Weitere Bedingungen siehe Verfahrensrichtlinien VdS 2596, die wir Ihnen auf Anforderung zusenden

Es werden nur natürliche Personen anerkannt (zertifiziert). Die Anerkennung als EMV-Sachkundiger ist 4 Jahre gültig und kann auf Antrag verlängert werden.
Für die Zertifizierung fallen zusätzliche Gebühren an.
Personen, die sich weiterbilden und zum EMV-Sachkundigen anerkennen lassen, werden in einem VdS-Verzeichnis geführt. Damit können Elektroinstallationsfirmen und Planer ihre Qualifikation gegenüber möglichen Auftraggebern nachweisen.
Das Verzeichnis der VdS-anerkannten EMV-Sachkundigen wird im Internet unter EMV-Sachkundige veröffentlicht.

Daten automatisiert und in Echtzeit verarbeiten, analysieren und daraus Erkenntnisse ableiten zu können, gehört zu den zentralen Anforderungen von Unternehmen. Die Daten-Pipelines dafür aufzubauen, ist die Aufgabe von Data Scientists – ein Berufsfeld, das derzeit besonders gefragt ist und große Chancen bietet. Diese zertifizierte Online-Weiterbildung befähigt dich, Data-Mining-Prozesse aufzusetzen, Machine-Learning-Algorithmen anzuwenden, Prognosemodelle zu erstellen und diese in automatisierten Workflows produktiv zu setzen. Dabei wird die Programmiersprache Python mit ihren führenden Machine-Learning-Bibliotheken verwendet. Dieser Online-Kurs ist so konzipiert, dass du flexibel und in deinem eigenen Tempo innerhalb der Zugriffsdauer lernen kannst. Es erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen dir erfahrene Datenanalyst:innen als Mentor:innen zur Seite.