Weiterbildung Künstliche Intelligenz (KI), Data Science & Machine Learning
Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI), Big Data, Maschinelles Lernen (engl. machine learning) kommen in der Industrie 4.0 immer häufiger zum Einsatz. Nutzen Sie unsere KI-Seminare, um sich fit für die Herausforderungen der digitalen Welt zu machen. Der Aufbau von Wissen zu den weitreichenden Einsatzmöglichkeiten und Vorteilen von KI wird ein wichtiger Baustein der Zukunftsfähigkeit von Unternehmen sein.
Künstliche Intelligenz (KI) – Überblickswissen und Grundlagen für künftige Arbeitswelten
Freie Plätze : 100
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Die Teilnehmer erlangen Kenntnisse zur Funktionsweise von KI-Systemen und zu ihren aktuellen Einsatzmöglichkeiten, aber auch zu den Herausforderungen in der Entwicklung sowie den Grenzen.
Data Scientist (TÜV®)
Freie Plätze : 100
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Im Seminar erhalten die Teilnehmer eine umfassende Einführung in die Programmiersprache Python als Grundwerkzeug für die spätere Datenanalyse und lernen die Entscheidungskriterien für die Datenauswahl und die Datenquellen kennen, die sie für ihre Betrachtung benötigen.
Data Science mit Python
Freie Plätze : 100
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Die durch die Digitalisierung zahlreicher Prozesse, Transaktionen und weiterer Anwendungsfälle entstehenden Datenmengen müssen ausgewertet und analysiert werden, um einen Mehrwert für Unternehmen und Einrichtungen zu schaffen.
Machine Learning und KI-Methoden
Freie Plätze : 100
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Wichtige Unterstützung zur Analyse der Datenmassen geben maschinelle Lernverfahren, bei denen ein Algorithmus durch Wiederholung und vorgegebene Kriterien selbstständig lernt, eine Aufgabe zu erfüllen, ohne dass ein Lösungsweg vorgegeben ist.
Feature Engineering für Data Science
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Feature Engineering ist die Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung in Machine Learning-Algorithmen und von hoher Bedeutung im gesamten Machine Learning-Prozess
AIoT - Digitale Signalverarbeitung für KI-Algorithmen
Freie Plätze : 100
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KI-Methoden werden eingesetzt, um verflochtene Zusammenhänge datengetrieben zu lernen und die Grenzen klassischer mathematischer Modelle zu überwinden.
Process Mining: Grundlagen und Anwendungen
Freie Plätze : 100
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Die voranschreitende Digitalisierung wirkt sich auf nahezu jedes Unternehmen aus. Digitale Anwendungen hinterlassen eine riesige Datenmenge, die es auszuwerten gilt, um Prozesse zu verbessern.