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. Feb 2026 bis 6. Feb 2026 |
placeStuttgart 5. Feb 2026 bis 6. Feb 2026 |
placeZürich 5. Feb 2026 bis 6. Feb 2026 |
computer Online: 2. Mär 2026 bis 3. Mär 2026 |
placeMünchen 2. Mär 2026 bis 3. Mär 2026 |
placeWien 2. Mär 2026 bis 3. Mär 2026 |
computer Online: 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeBerlin 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeBremen 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeDresden 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeErfurt 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeHamburg 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeHannover 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeKiel 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeLeipzig 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
placeRostock 12. Mär 2026 bis 13. Mär 2026 |
computer Online: 9. Apr 2026 bis 10. Apr 2026 |
placeBarcelona 9. Apr 2026 bis 10. Apr 2026 |
placeBilbao 9. Apr 2026 bis 10. Apr 2026 |
placeDortmund 9. Apr 2026 bis 10. Apr 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.
Werden Sie über neue Bewertungen benachrichtigt
Schreiben Sie eine Bewertung
Haben Sie Erfahrung mit diesem Kurs? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!