Managing Machine Learning projects with Google Cloud
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Managing Machine Learning projects with Google Cloud
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 11. Jun 2026 bis 12. Jun 2026 |
placeBerlin 11. Jun 2026 bis 12. Jun 2026 |
placeHamburg 11. Jun 2026 bis 12. Jun 2026 |
computer Online: 6. Jul 2026 bis 7. Jul 2026 |
placeFrankfurt 6. Jul 2026 bis 7. Jul 2026 |
placeKöln 6. Jul 2026 bis 7. Jul 2026 |
placeMadrid 6. Jul 2026 bis 7. Jul 2026 |
computer Online: 3. Aug 2026 bis 4. Aug 2026 |
placeStuttgart 3. Aug 2026 bis 4. Aug 2026 |
placeZürich 3. Aug 2026 bis 4. Aug 2026 |
computer Online: 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeBerlin 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeBremen 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeDresden 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeErfurt 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeHamburg 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeHannover 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeKiel 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeLeipzig 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
placeRostock 10. Aug 2026 bis 11. Aug 2026 |
Beschreibung
Modul 01: Einführung
- Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
- Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.
- Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
- Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
- Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Modul 01: Einführung
- Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
- Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.
- Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
- Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
- Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.
- Beschreiben Sie den End-to-End-Prozess für die Durchführung eines ML-Projekts und die Überlegungen in jeder Phase.
- Üben Sie, ein individuelles ML-Problem zu formulieren, das das Potenzial hat, Ihr Unternehmen nachhaltig zu beeinflussen.
- Entdecken Sie allgemeine Möglichkeiten des maschinellen Lernens in alltäglichen Geschäftsprozessen
- Ermittlung der Voraussetzungen für Unternehmen, die ML erfolgreich einsetzen wollen
- Fassen Sie die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge zusammen, die im Kurs behandelt werden.
- Wetteifern Sie um die beste Präsentation eines ML-Anwendungsfalls auf der Grundlage von Kreativität, Originalität und Machbarkeit.
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