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: 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placeAugsburg 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placeMünchen 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placeNürnberg 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placePassau 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placeRegensburg 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
placeWürzburg 5. Jun 2025 bis 6. Jun 2025 |
computer Online: 10. Jul 2025 bis 11. Jul 2025 |
placeFrankfurt 10. Jul 2025 bis 11. Jul 2025 |
placeKöln 10. Jul 2025 bis 11. Jul 2025 |
computer Online: 7. Aug 2025 bis 8. Aug 2025 |
placeStuttgart 7. Aug 2025 bis 8. Aug 2025 |
computer Online: 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeBerlin 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeBremen 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeDresden 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeErfurt 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeHamburg 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeHannover 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
placeKiel 14. Aug 2025 bis 15. Aug 2025 |
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
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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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