Machine Learning 33 Veranstaltungen

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You learn about each phase of the pipeline through presentations and demonstrations by the trainers and apply this knowledge to implement a project to solve one of three business problems: fraud detection, recommendation engines, or flight delays. By...

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1. Machine Learning und Data Mining Die Grundlagen der Data Science auf einen Blick, Lernverfahren im Überblick, Regression, Clustering, Classification, Datenprojekte mit CRISP-DM umsetzen 2. Data Understanding und Data Preparation Datentypen richtig...

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Methodische Grundlagen zu Predictive Analytics und Machine Learning Segmentierung., Regression und Klassifikation., Training und Testing von Machine-Learning-Modellen., Beliebte Fehler beim Machine Learning., Identifikation potenzieller Einsatzf...

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Modul 1: Einführung in die KI In diesem Modul lernst du die gängigen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und die verschiedenen Arten der Arbeitsbelastung im Zusammenhang mit KI kennen. Anschließend wirst du Überlegungen und Prinzip...

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Module 1: Introduction to AI In this module, you'll learn about common uses of artificial intelligence (AI), and the different types of workload associated with AI. You'll then explore considerations and principles for responsible AI development. Les...

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Modul 1: Thematische Einführung und methodische Grundlagen zu Data Science und Einführung in KNIME   Woher kommt Data Science? Was ist Supervised und Unsupervised Learning?, Statistische Grundlagen, die für maschinelles Lernen und Data Science u...

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1. KI-Basiswissen für Unternehmen Was ist Künstliche Intelligenz?, KI als wichtigste Innovation für den digitalen Wandel, Die Zukunft: Wie es mit KI weitergehen wird 2. KI-Technik kompakt erklärt Blick in den Maschinenraum, Lernverfahren im Machine L...

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ML data platform engineers, DevOps engineers, and developers/operations staff with responsibility for operationalizing ML models will learn to address the challenges associated with handoffs between data engineers, data scientists, software developer...

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Grundlagen Wichtige Begriffe rund um das Thema Digitalisierung und Nachhaltigkeit., Grundvoraussetzungen nachhaltiger Digitalisierung., Welche Möglichkeiten gibt es? Vor- und Nachteile des Zusammenspiels von Digitalisierung und Nachhaltigkeit Effizie...

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1. Business Understanding für die Datenanalyse Wissens-Check Data Science und Künstliche Intelligenz, Die Fähigkeiten und Rolle des Data Scientisten, Die Zusammensetzung von Daten-Teams, Vertikale Anwendungsfelder in Unternehmen, Horizontale Anwendun...

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Einführung in datengetriebene Technologien Digitale Transformation., Rolle des:der Controller:in., Grundbegriffe „Data Science“, „Machine Learning“, „KI“, „Big Data“, “ChatGPT”., Bedeutung von KI und Analytics für das Controlling., Vorstellung gängig...

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Die digitale Transformation – Status quo und Herausforderungen Aktuelle Trends, Innovationen, Entwicklungen, Technologien., Bedeutung und Wirkung neuer Technologien auf das Unternehmensumfeld, insbesondere hinsichtlich Komplexität und Dynamik., Neue...

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1. Methodische Grundlagen Einführung in Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, Vermittlung des richtigen Business- und Data-Understandings als Grundlage für Datenanalysen, Erlernen des methodischen Vorgehens im Data Mining...

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Seminar (2 Tage) Digitalisierung in HR – Eine Einführung in Technologien, wie: Künstlicher Intelligenz (KI)., People Analytics., Machine Learning & Co.  Der Einsatz digitaler HR-Tools entlang der HR-Wertschöpfungskette Von Recruiting bis Retenti...

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Dynamisches Umfeld und organisatorische Aspekte Scientific Management und Prozessorganisation., Neue Technologien, Digitalisierung, Politik und Wirtschaft, Märkte und Kund:innen: Herausforderungen für das Controlling durch VUCA (Volatility, Uncertain...

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