Dauer
2 Tage
Preise
€
Zielsetzung
Dieser Kurs gibt eine Einführung in das Maschinellen Lernen. Anhand von Fallbeispielen wird vermittelt, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen eignen und die Datenvorbereitung zur Anwendung der jeweiligen Modelle wird erarbeitet.
Zielgruppe
Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung
Inhalte
Einführung in die Idee des Maschinellen Lernens, Unterschied zwischen Überwachtem und Unüberwachtem Lernen
Datenaufbereitung, Explorative Datenanalyse, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung.
Einführung in die wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
Datenaufbereitung, Explorative Datenanalyse, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung.
Einführung in die wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
Voraussetzungen
Wir empfehlen unbedingt unseren Kurs "Python Basics" oder vergleichbare
Erfahrung
Ihr Kontakt
Kerstin Dosin
Kontakt
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
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Basic 2: Python Basics
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
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Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)
Basic 2: Python Basics
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
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Domino Leap Teil 3 Über Leap hinaus - Wo liegen die Grenzen
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