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Einführung in Artificial Neural Networks Vom biologischen zum künstlichen Neuron, Multilayer Perceptron (MLP), Das Keras Modul, Regressionen & Klassifikation mit MLP, Hyperparameters Deep Neural Networks mit Keras Vanishing/Exploding Gradie...

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Einführung Was ist Machine Learning?, Data Analytics, Data Mining & Data Science, Methoden & Konzepte Python Grundlagen Werte, Typen & Variablen, Operatoren, If-, Else-, For-Anweisungen, Funktionen, Funktionen, Datenstrukturen Data Handling mit...

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Grundlegende Einblicke in das Feld des Maschinellen Lernens: Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens, Erläuterung der Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen, Überwindung von Overfitting durch kluge Da...

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Python-Essentials: Installation von neuen Modulen, Jupyter Notebooks / Jupyter Lab, Verwendung von Funktionen und Methoden, Python im Vergleich zu anderen Sprachen Grundlegende Datenstrukturen: Einführung in grundlegende Datentypen (String, Inte...

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Willkommen und Organisatorisches Vorstellungsrunde der Teilnehmer, Erwartungen der Teilnehmer an den Kurs, Einführung in Jupyter Notebooks, Nutzung von Cloud-Ressourcen für Berechnungen Grundlagen von Maschinellem Lernen und Künstliche...

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Einstieg mit Azure Machine Learning Einführung in Azure Machine Learning, Mit Azure Machine Learning arbeiten Visual Tools für Machine Learning Automatisiertes Machine Learning, Azure-Machine Learning-Designer Durchführen von Experimen...

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Einführung in AI Artificial Intelligence in Azure, Verantwortungsvolle AI-Entwicklung Machine Learning Einführung in Machine Learning, Azure Machine Learning Computer Vision Computer Vision-Konzepte, Computer Vision in Azure Verarbeitu...

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Wahrnehmungen und Definitionen: Grenzen klassischer Datenbanken und Tools , Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Echtzeitanalyse , Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Vari...

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Check-in / Erwartungshaltung Gemeinsame Vorstellungsrunde + Ziel der Schulung Intro Machine Learning Was ist Machine Learning & das Potential dahinter? Praxisübung Bewertung eines Modells Strategische Guidelines zur Modellbewertung Was gibt es n...

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Grundlagen von R: R und RStudio kennenlernen, Unterschiede von R zu anderen Programmiersprachen verstehen, Datenüberblick verschaffen und erste Diagramme erstellen, Installation von Paketen und deren Laden dplyr (tidyverse) – Grundlagen: T...

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Auszug aus dem Lebenszyklus eines großen Projekts mit den Schwerpunkten: Strategie von der Unternehmensstrategie, über Portfolio / Programm Management, zum Business Case Technische Umsetzung mit Evaluierung alternativer Modelle zu Projektp...

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Software Enwicklung Infrastructure as Code, Standardisierte Deployment Units, Container Orchestrierung, FaaS, Microservice Architekturen, Serverless Architekturen Software Architekturen Design for sustainability, resilience and more, Container und Ho...

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Einführung Data Science Was ist Data Science & das Potential dahinter?   CRISP-DM mit Beispielen Datenstrategie: Projektvorgehen nach CRISP-DM   Data Fallstudien Die fünf strategischen Daten-Use-Cases   Kurzvorstellung DataSc...

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Lernbewusstsein Lernen heute: Wissen erwerben und teilen, hinterfragen, Denkstrukturen verändern, 4 Stufen des Lernens: vom unbewussten Nichtwissen bis zum verinnerlichten neuen Wissen, Wachstumsorientiertes Selbstbild: an sich glauben und Ver&a...

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Stakeholdermanagement: Identifikation und Analyse, Klassifizierungsmodelle, Strategien zur Einbindung der Stakeholder, Umsetzung und Überwachung des Engagements der Stakeholder, Stakeholderregister, Das Prinzip der Gegenseitigkeit, Soziogramme &...

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