Machine Learning - Data Science und künstliche Intelligenz

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Startdaten und Startorte

Hamburg
30. Sep 2019 bis 2. Okt 2019
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event 30. September 2019, 10:00-17:00, Tag 1
event 1. Oktober 2019, 09:00-17:00, Tag 2
event 2. Oktober 2019, 09:00-15:30, Tag 3
München
25. Nov 2019 bis 27. Nov 2019
check_circle Garantierte Durchführung
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event 25. November 2019, 10:00-17:00, Tag 1
event 26. November 2019, 09:00-17:00, Tag 2
event 27. November 2019, 09:00-16:30, Tag 3
Düsseldorf
8. Jan 2020 bis 10. Jan 2020
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event 8. Januar 2020, 10:00-17:00, Tag 1
event 9. Januar 2020, 09:00-17:00, Tag 2
event 10. Januar 2020, 09:00-15:30, Tag 3
Frankfurt
24. Feb 2020 bis 26. Feb 2020
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event 24. Februar 2020, 10:00-17:00, Tag 1
event 25. Februar 2020, 09:00-17:00, Tag 2
event 26. Februar 2020, 09:00-16:30, Tag 3

Beschreibung

Die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning bilden heute das Rückgrat jeder IoT- oder Digitalisierungslösung, versteckt sich dahinter doch die eigentliche Wertschöpfung. Dieses Training gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können. Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind. Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglich…

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Frequently asked questions

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Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning, Digitale Transformation und Virtual Reality.

Die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning bilden heute das Rückgrat jeder IoT- oder Digitalisierungslösung, versteckt sich dahinter doch die eigentliche Wertschöpfung. Dieses Training gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können. Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind. Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglicht. Dabei werden die benötigten Kernkompetenzen für die Ausarbeitung neuer oder Bewertung bestehender Konzepte vermittelt und der Praxisbezug hergestellt.



Kursinhalt

• Einführung Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz
• Grundlagen Python rund um Datenverarbeitung, Statistik und Datenvisualisierung
• Machine Learning Workflow
• Lernszenarien und ihre Einsatzgebiete (u. a. Predictive Analytics, Bots,
  Empfehlungsdienste)
• Machine Learning Methoden im Vergleich (vom Decision Tree bis hin zu Deep Learning)
- Künstliche neuronale Netze
- Entscheidungsbäume
- Support Vector Machines
- Clustering
• Modelle richtig bewerten und validieren
• Überblick an Software und Tools
• Anwendungs- und Praxisbeispiele (Was ist Hype und was hat Potential?)
• Fragen und Ängste im gesellschaftlichen Kontext
• durchgehende, interaktive Hands-On mit Übungen



Zielgruppe

Der Kurs wendet sich an IT-affine Teilnehmer (vom Anwender bis hin zum Entscheider), die einen breiten Einstieg in die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Anwendung suchen.



Voraussetzungen

Die Teilnehmer sollten ein Verständnis und Interesse an den Trendthemen Digitalisierung, Big Data und IoT mitbringen. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.

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