Weiterbildung AI

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Praxisnahe Weiterbildungskurse für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
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KI und Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen Weiterbildung Data Science Inhouse-Schulung Neuronale Netze TensorFlow Keras Zeitreihen Praxiselemente Scikit-Learn Outlier Detection Python Künstliche Intelligenz Artificial Intelligence Data Analysis Deep Learning Smartfactory Predictive Maintenance Ensemble Learning Imputer Lazy-Learning Support Vector Machines Clustering Convolutional Neural Networks Feature Engineering Entscheidungsbäume Principal Component Analysis Autoencoder Data Mining Visualisierung Plot Korrelation Transformation Preprocessing Kreuzvalidierung Training Modellierung Heatmap Data Programming Robotik Merkmalsraum Industrie 4.0 Digital Health Class Activation Maps Regression Klassifizierung Estimator Prediction Encoding Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning Fully Connected DBSCAN CART Random Forest SVM PCA k-NN NumPy AI KI Pandas ANN CNN

Maschinelles Lernen wird immer wichtiger in der heutigen Zeit. Immer wieder gibt es Innovationen, die nur mit Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens möglich sind. Die Anwendungsfelder sind dabei sehr vielfältig:

  • Industrie 4.0 / Smartfactory
  • Logistik und Supply Chain Management
  • Predictive Maintenance
  • Kundenanalyse

Profitieren auch Sie von den neuen Möglichkeiten Daten zu modellieren.

Wir bieten Ihnen Webinare zum Thema Maschinelles Lernen an und bieten auch Präsenzschulungen bei Ihnen in der Firma an, siehe Inhouse-Schulungen. Dabei erhalten Sie eine Einführung in Python und lernen die relevanten Verfahren von Entscheidungsbäumen bis Convolutional Neural Networks kennen.

Maschinelles Lernen ist nicht neu, aber die Entwicklung ist rasant. Für viele Anwendungen sind aber klassische Verfahren aus dem Maschinellen Lernen oft besser geeignet. Lernen Sie die relevanten Verfahren kennen und was am Besten zu Ihren Anwendungen passt.

Unsere Kurse sind sehr praxisnah. Wir vermitteln die Algorithmen und Modelle sowohl in Theorie, aber auch in der Praxis mit der freien Programmiersprache Python. Python ist leicht zu erlernen und alle relevanten Frameworks sind in Python verfügbar. So können Sie nach den Praxiselementen im Kurs direkt durchstarten und ihre eigenen Daten modellieren.

Deep Learning bietet die Möglichkeit Aufgaben zu bewältigen, die vor einigen Jahren noch nicht denkbar waren. Lernen Sie verschiedene Arten von neuronalen Netzen für verschiedene Aufgabenstellungen kennen – von Zeitreihen bis Bildverarbeitung.

Sie wollen ungewöhnliches Verhalten in Daten finden? Bei uns lernen Sie unüberwachte Lernverfahren kennen, die Ihnen dabei helfen Ihre Daten zu gruppieren und Ausreißer zu finden. Falls Ihre Daten viele Eigenschaften bzw. Merkmale aufweisen, zeigen wir Ihnen, wie Sie den Merkmalsraum komprimieren können um sinnvolle Gruppierungen zu erhalten.