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Word 2019 / Word 2021 / Word 2024 / Word 365 - Grundkurs
- 20.11.2025- 21.11.2025
- Stuttgart
- 785,40 €
Microsoft Word zeichnet sich durch eine einfach zu erlernende und leicht bedienbare Oberfläche aus. Im Grundkurs erlernen Sie anhand praxisbezogener, leicht nachvollziehbarer Beispiele den ...
Webinar
Entwickeln von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure KI Services (AI-3003)
- 14.11.2025
- online
- 821,10 €
Entwickeln von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure KI Services (AI-3003)
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
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
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.
Webinar
- Beginn jederzeit möglich
- online
- 785,40 €
Der Word Aufbaukurs findet als Live Online Training (Webinar) bzw. bundesweit als Präsenzseminar in IT-Trainingszentren oder als Inhouse Schulung statt. Die Word Aufbaukurs Inhalte - Über die Word Grundfunktionen hinaus bietet Word eine Vielzahl von weitergehenden Möglichkeiten. Für längere Word Dokumente bietet sich die spezielle Gliederungsfunktion an, mit der Sie automatisch Überschriften nummerieren und Inhaltsverzeichnisse erstellen können. Des Weiteren haben Sie vielseitige Möglichkeiten zur grafischen Gestaltung Ihrer Word Dokumente und zur Arbeit mit Word Tabellen. Mit dem gezielten Einsatz von benutzerdefinierten Format-, Word Dokumentvorlagen und Designs arbeiten Sie effektiv auch mit komplizierten Formaten.
Webinar
Word 2019 / Word 2021 / Word 2024 / Word 365 - VBA - Programmierung / Makros
- 17.12.2025- 19.12.2025
- online
- 1.654,10 €
Mit Hilfe der in Word verfügbaren Programmiersprache Visual Basic for Applications können immer wiederkehrende Arbeitsschritte erleichtert und komplizierte Aufgaben automatisiert werden.
Word 2019 / Word 2021 / Word 2024 / Word 365 - VBA - Programmierung / Makros
- 17.12.2025- 19.12.2025
- Düsseldorf
- 1.654,10 €
Mit Hilfe der in Word verfügbaren Programmiersprache Visual Basic for Applications können immer wiederkehrende Arbeitsschritte erleichtert und komplizierte Aufgaben automatisiert werden.
Webinar
- 17.11.2025- 19.11.2025
- online
- 2.249,10 €
GPT und viele andere Large-Language-Modelle haben das große Potenzial moderner Sprachverarbeitung aufgezeigt. In diesem Kurs entschlüsselst du die Technologien, die dahinter stehen: Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen bilden die Grundlage für intelligente Chatbots, maschinelle Übersetzungen und viele weitere Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisorientierten 3-tägigen Seminar lernst du Schritt für Schritt, wie du selbst leistungsfähige NLP-Modelle mit Python und TensorFlow entwickelst. Du klassifizierst, analysierst und verarbeitest Textdaten, trainierst neue Datenmodelle und setzt moderne Transformer-Architekturen ein, um mit Künstlicher Intelligenz neue Texte zu generieren. Du lernst dabei, wie du eigene Modelle erstellst oder vortrainierte Modelle (auf der Plattform Hugging Face) einsetzt und optimierst. Dabei erfährst du nicht nur alles Wichtige über die Technologien und Konzepte. Durch zahlreiche Übungen und Beispiele sammelst du auch selbst praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Finetuning von Large Language Models und in der Entwicklung eigener Chatbots.
Webinar
- 20.11.2025- 21.11.2025
- online
- 785,40 €
706,86 €
Microsoft Word zeichnet sich durch eine einfach zu erlernende und leicht bedienbare Oberfläche aus. Im Grundkurs erlernen Sie anhand praxisbezogener, leicht nachvollziehbarer Beispiele den effektiven Umgang mit Microsoft Word. Sie lernen, Dokumente ansprechend zu gestalten, seien es kurze Korrespondenzen oder längere Texte.
- 20.11.2025- 21.11.2025
- Hamburg
- 785,40 €
706,86 €
Microsoft Word zeichnet sich durch eine einfach zu erlernende und leicht bedienbare Oberfläche aus. Im Grundkurs erlernen Sie anhand praxisbezogener, leicht nachvollziehbarer Beispiele den effektiven Umgang mit Microsoft Word. Sie lernen, Dokumente ansprechend zu gestalten, seien es kurze Korrespondenzen oder längere Texte.
