Präsenz und Online

Machine Learning Schulungen & Inhouse-Seminare

51 Seminare
96 durchgeführte Termine
365 zufriedene Teilnehmende

Relevanteste Neueste

Nach Teilnahme an der Schulung "Deep Learning mit Python & Keras" sind Sie in der Lage, Daten und Optionen des Einsatzes neuronaler Netze zu prüfen, Modelle…

92 Teilnehmende bisher (16)

4 Tage
3 Termine

Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen und Prozessdaten

Machine Learning- und Deep Learning-Techniken extrahieren komplexe verborgene Muster in Zeitreihendatensätzen, die für klassische statistische Methoden…

9 Teilnehmende bisher (5)

5 Tage
9 Termine

Machine Learning mit Python

Teilnehmende am Seminar Machine Learning mit Python lernen die gebräuchlichsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek kennen und wenden diese nach…

56 Teilnehmende bisher (19)

3 Tage
2 Termine

Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen

Nach Teilnahme an diesem Seminar haben Sie ein Grundverständnis für Daten und wissen, wie diese sich von Informationen unterscheiden. Sie haben eine Idee,…

43 Teilnehmende bisher

2 Tage
2 Termine

Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch

Dieses Grundlagen Seminar Deep Learning richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die die wichtigsten Konzepte kennenlernen wollen, die sie…

15 Teilnehmende bisher (5)

5 Tage
11 Termine

Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn (Python)

Ein grundlegendes Ziel des Kurses ist, dass Teilnehmende anhand der eingeübten Problemstellungen und Algorithmen das Konzept von Machine Learning und…

12 Teilnehmende bisher (8)

3 Tage
4 Termine

Machine Learning und Deep Learning im Unternehmen - Intensiv

Dieses fünftägige Machine Learning / Deep Learning Intensiv-Seminar bietet Ihnen einen schnellen und fundierten Einstieg in das Thema Künstliche…

11 Teilnehmende bisher (4)

5 Tage
8 Termine

Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python

Nach Teilnahme an der Schulung "Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python" beherrschen Sie sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene…

7 Teilnehmende bisher (1)

3 Tage
9 Termine

Deep Learning für die Satellitenbildanalyse

Der Deep-Learning-Kurs behandelt die Grundlagen der Anwendung des maschinellen Lernens auf die Satellitenbildanalyse. Die Teilnehmer beginnen mit der…

3 Teilnehmende bisher

5 Tage
8 Termine

Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz

In diesem Kurs lernen Sie, wie Machine Learning funktioniert. Sie erhalten einen Überblick über Methoden des maschinellen Lernens, Anwendungsfelder und Werkzeuge.

19 Teilnehmende bisher (1)

2 Tage
8 Termine

Gradio und Machine Learning: Erstellung benutzerfreundlicher Schnittstellen

TensorFlow, PyTorch und Gradio: ML-Modelle benutzerfreundlich präsentieren

Das Seminar befähigt die Teilnehmer, komplexe Gradio-Demos zu erstellen und diese in der Cloud bereitzustellen. Sie lernen:

Wie man Machine-Learning-Modelle…

2 Tage
5 Termine

Hydra: Effiziente Konfigurationsverwaltung für Softwareprojekte

Praxisorientierte Übungen zur Konfigurationsverwaltung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von Hydra anzuwenden, um die Effizienz und Qualität…

2 Tage
5 Termine

Machine Learning Überblick für Führungskräfte

Strategische Bedeutung von Machine Learning im Unternehmen

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fundierte Entscheidungen über den Einsatz von Machine Learning in ihrem Unternehmen zu treffen. Sie lernen, wie sie:

Di…

1 Tag
8 Termine

Machine Learning für Einsteiger: Schritt für Schritt zum eigenen Modell

Praxisorientiertes Einsteigerseminar

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices im Machine Learning anzuwenden, um die Effizienz und Qualität ihrer…

4 Tage
8 Termine

AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen

Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von AdaBoost anzuwenden, um die Effizienz und Qualität…

3 Tage
5 Termine

Machine Learning mit Random Forest: Effiziente Modellierung und Analyse

Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von Random Forest anzuwenden, um die Effizienz und…

3 Tage
5 Termine

Statistische Projekte mit PyMC3 - Entwicklung und Qualitätssicherung

Grundlegende Konzepte der Bayesianischen Modellierung mit PyMC3

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Bayesianischen Anwendungen…

4 Tage
5 Termine

Einführung in Core ML

Integration von Vision und Natural Language mit Core ML

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Machine…

2 Tage
5 Termine

Grundlagen und Einführung in den Kalman-Filter

Implementierung einfacher Kalman-Filter

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Kalman-Filtern anzuwenden,…

3 Tage
5 Termine

Grundlagen und Architektur von Caffe

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Modellen mit Caffe…

3 Tage
5 Termine

Grundlagen und Architektur von Optuna

Hyperparameter-Optimierung von ML-Modellen mit Optuna

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Hyperparameter-Optimierung mit Optuna anzuwenden, um die…

2 Tage
5 Termine

Recurrent Neural Networks (RNNs) - Grundlagen

Erweiterte RNN-Architekturen: LSTMs und GRUs

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von RNN-Modellen anzuwenden,…

2 Tage
5 Termine

Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks (CNNs)

Optimierung von Bildverarbeitungsprozessen mit CNNs

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von CNN-Modellen anzuwenden,…

2 Tage
5 Termine

Modellentwicklung mit PyTorch

Optimierung von maschinellen Lernprozessen mit PyTorch

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, PyTorch effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu…

3 Tage
4 Termine

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Anpassung und Feinabstimmung von Azure Machine Learning Studio-Modellen

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Modellen mit Microsoft…

3 Tage
9 Termine

Bildklassifizierung mit AutoML Vision

Optimierung von Bildklassifizierungsprozessen mit AutoML Vision

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von…

2 Tage
5 Termine

Firebase Predictions: Integration von Firebase-Diensten für bessere Vorhersagen

GDPR-konforme Datenerfassung und -analyse

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Vorhersage- und…

2 Tage
5 Termine

H2O AutoML für skalierbare Machine Learning-Lösungen

Effiziente AutoML-Lösungen mit H2O

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von AutoML-Lösungen mit H2O…

3 Tage
5 Termine

Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)

Leistungsstarke Modellentwicklung und Bereitstellung

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Pipelines…

3 Tage
5 Termine

Community und Zusammenarbeit auf Kaggle

Praxisorientierte Herausforderungen und Wettbewerbe

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Datenanalyse- und Machine…

2 Tage
5 Termine

Maschinelles Lernen mit H2O.ai

Methoden zur maschinellen Lernmodellierung mit H2O.ai

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices in der Nutzung von H2O.ai anzuwenden, um die Effizienz und Qualität…

3 Tage
4 Termine

Marvin Framework: Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung

Skalierbare ML- und Bildverarbeitungsanwendungen

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices für die Entwicklung und Verwaltung von ML- und…

2 Tage
5 Termine

Einführung in MLflow

Automatisierung und Nachverfolgbarkeit in ML-Projekten

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, MLflow in ihre bestehenden Machine Learning-Workflows zu integrieren, um eine nahtlose Verwaltung und Skalierung von…

2 Tage
5 Termine

Text Mining und Sentimentanalyse

Moderne Techniken der Textanalyse im Einsatz

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Techniken der Textverarbeitung und Sentimentanalyse zu implementieren, um die Qualität und Effizienz ihrer…

2 Tage
5 Termine

GitHub Copilot und Python

Automatisierung für Data Science und Machine Learning

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Data Science- und Machine Learning-Projekte mit GitHub Copilot zu automatisieren, um die Qualität und…

2 Tage
5 Termine

Machine Learning und GitHub Copilot

Von der Idee zur Umsetzung: GitHub Copilot für ML-Projekte

Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, moderne Machine Learning-Projekte mit GitHub Copilot zu automatisieren, um die Qualität und Geschwindigkeit ihrer…

2 Tage
5 Termine

ELK Stack und maschinelles Lernen: Innovative Ansätze zur Datenanalyse

Anomalieerkennung und Vorhersagemodelle

Das Ziel des Seminars ist es, fortgeschrittenen Anwendern des ELK Stacks ein vertieftes Verständnis und praktische Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse…

2 Tage
5 Termine

AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle

Modellbewertung und Optimierung

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden zu vermitteln, wie sie AWS SageMaker für die effektive Entwicklung, das Training und Deployment von…

2 Tage
17 Termine

LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach

Ziel der Schulung "LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach" ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, PyTorch effektiv für…

4 Tage
6 Termine

Automatisiertes Machine Learning mit DataRobot und Visualisierung mit Tableau

Das Ziel des Seminars für die Teilnehmer besteht darin, eine fundierte Kenntnis über automatisiertes Machine Learning mit DataRobot und …

3 Tage
5 Termine

Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

Das Seminarziel für die Teilnehmer besteht darin, ein grundlegendes Verständnis für die Zeitreihenanalyse mit Machine Learning-Techniken zu entwickeln und…

3 Tage
9 Termine

Data Science und Maschinelles Lernen mit ChatGPT

Sie machen erste Erfahrungen mit maschinellem Learnen und lernen dieses in Ihre Arbeit zu ingerieren, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

5 Tage
2 Termine

Predictive Analytics und Machine Learning

Das Seminar vermittelt den Teilnehmern grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Predictive Analytics und Machine Learning. Das Hauptziel…

2 Tage
8 Termine

Apache Spark Basics

Understand the challenges of big data processing and the advantages of Spark.
Comprehend Spark's architecture and its components, such as the driver,…

2 Tage
5 Termine

Apache Spark Workshop mit Übungen und ChatGPT-Unterstützung

KI-erweitertes Lernen: Apache Spark von Grund auf

Das Ziel des Workshops ist es, Teilnehmende zu befähigen, Apache Spark zur Verarbeitung großer Datenmengen und zum Trainieren sowie Evaluieren von…

3 Tage
5 Termine

Machine Learning Scientist mit R

m Seminar 'Machine Learning Scientist mit R' lernen die Teilnehmenden, wie man Machine Learning mit R anwendet. Ziel ist es, Grundlagen zu verstehen und…

2 Tage
8 Termine

Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen

Im Seminar Deep Natural Language Processing (NLP) mit Transformern werden wir Schritt für Schritt Lösungen für eine Vielzahl von NLP-Problemen liefern, die…

4 Teilnehmende bisher (3)

5 Tage
9 Termine

Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft

Nach Teilnahme an der Schulung "Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft" verfügen Sie über die Kompetenz, die ein…

4 Teilnehmende bisher (2)

2 Tage
8 Termine

Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen

In dieser Schulung lernen Führungskräfte alle Möglichkeiten von Data Analytics und KI in kompakter Form kennen.
Die Teilnehmer lernen, ...
... welchen…

3 Teilnehmende bisher

1 Tag
2 Termine

Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras

Nach Teilnahme an dieser Schulung kennen Sie sich mit den Konzepten von Machine Learning aus. Sie können diese mit eigenen Daten und frei verfügbaren Tools anwenden.

115 Teilnehmende bisher (28)

3 Tage
9 Termine

Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow

In dieser Schulung lernen Sie unterschiedliche Neuronale Netze und deren Performance bei klassischen Problemstellungen in der Bildverarbeitung mit Deep…

7 Teilnehmende bisher (6)

3 Tage
Termin nach Wunsch

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Schulung	Termine	Tage
Deep Learning mit Python & Keras	3 Termine	4 Tage
Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen und Prozessdaten	9 Termine	5 Tage
Machine Learning mit Python	2 Termine	3 Tage
Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen	2 Termine	2 Tage
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch	11 Termine	5 Tage
Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn (Python)	4 Termine	3 Tage
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmen - Intensiv	8 Termine	5 Tage
Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python	9 Termine	3 Tage
Deep Learning für die Satellitenbildanalyse	8 Termine	5 Tage
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmenseinsatz	8 Termine	2 Tage
Gradio und Machine Learning: Erstellung benutzerfreundlicher Schnittstellen	5 Termine	2 Tage
Hydra: Effiziente Konfigurationsverwaltung für Softwareprojekte	5 Termine	2 Tage
Machine Learning Überblick für Führungskräfte	8 Termine	1 Tag
Machine Learning für Einsteiger: Schritt für Schritt zum eigenen Modell	8 Termine	4 Tage
AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen	5 Termine	3 Tage
Machine Learning mit Random Forest: Effiziente Modellierung und Analyse	5 Termine	3 Tage
Statistische Projekte mit PyMC3 - Entwicklung und Qualitätssicherung	5 Termine	4 Tage
Einführung in Core ML	5 Termine	2 Tage
Grundlagen und Einführung in den Kalman-Filter	5 Termine	3 Tage
Grundlagen und Architektur von Caffe	5 Termine	3 Tage
Grundlagen und Architektur von Optuna	5 Termine	2 Tage
Recurrent Neural Networks (RNNs) - Grundlagen	5 Termine	2 Tage
Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks (CNNs)	5 Termine	2 Tage
Modellentwicklung mit PyTorch	4 Termine	3 Tage
Microsoft Azure Machine Learning Studio	9 Termine	3 Tage
Bildklassifizierung mit AutoML Vision	5 Termine	2 Tage
Firebase Predictions: Integration von Firebase-Diensten für bessere Vorhersagen	5 Termine	2 Tage
H2O AutoML für skalierbare Machine Learning-Lösungen	5 Termine	3 Tage
Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)	5 Termine	3 Tage
Community und Zusammenarbeit auf Kaggle	5 Termine	2 Tage
Maschinelles Lernen mit H2O.ai	4 Termine	3 Tage
Marvin Framework: Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung	5 Termine	2 Tage
Einführung in MLflow	5 Termine	2 Tage
Text Mining und Sentimentanalyse	5 Termine	2 Tage
GitHub Copilot und Python	5 Termine	2 Tage
Machine Learning und GitHub Copilot	5 Termine	2 Tage
ELK Stack und maschinelles Lernen: Innovative Ansätze zur Datenanalyse	5 Termine	2 Tage
AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle	17 Termine	2 Tage
LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach	6 Termine	4 Tage
Automatisiertes Machine Learning mit DataRobot und Visualisierung mit Tableau	5 Termine	3 Tage
Zeitreihenanalyse mit Machine Learning	9 Termine	3 Tage
Data Science und Maschinelles Lernen mit ChatGPT	2 Termine	5 Tage
Predictive Analytics und Machine Learning	8 Termine	2 Tage
Apache Spark Basics	5 Termine	2 Tage
Apache Spark Workshop mit Übungen und ChatGPT-Unterstützung	5 Termine	3 Tage
Machine Learning Scientist mit R	8 Termine	2 Tage
Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen	9 Termine	5 Tage
Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft	8 Termine	2 Tage
Chancen aus Data Analytics und künstlicher Intelligenz erkennen und nutzen	2 Termine	1 Tag
Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras	9 Termine	3 Tage
Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow	Termin nach Wunsch	3 Tage

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Kundenbewertungen

4/5

Bitte noch einen Praxistag hinzufügen!

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Stuttgart | Nils Ziegenspeck (Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung)

5/5

Erwartungen wurden in jeder Hinsicht voll erfüllt.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Dortmund | Markus Lüttge (NORDWEST Handel AG)

5/5

Es wurde uns sehr viel Material zur weiteren Verarbeitung im Arbeitsalltag zur Verfügung gestellt.

Schulung Machine Learning und Deep Learning Verfahren zur Analyse und Prognose von Zeitreihen und Prozessdaten
Bremen | Marco Eden (Ocean Breeze Energy GmbH & Co. KG)

5/5

Ein weiterführender Kurs mit Praxis Teil wäre super

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Köln | Jan Brinkhoff (Berufsgenossenschaft Energie Textil Elektro)

5/5

Die Organisation, der Aufbau der Räumlichkeit sowie die Arbeitsumgebung sind hervorragend gewesen. Die Unterlagen in digitaler Form sowie das zur Verfügungsstellen eines Nachschlagewerks verfestigen die Lehrinhalte nachhaltig.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Koblenz | Sebastien Duong (Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik)

5/5

Die Erwartungen wurden übertroffen, da ich persönlich in 3 Tagen weniger erwartet hätte.

Schulung Machine Learning mit Python
Koblenz | Alexander Voigt (Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik)

5/5

Ist weiterzuempfehlen. jedoch gerne noch einen Praxistag

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Bad Schwalbach | Deniz Desik (Desik, Deniz)

5/5

Erwartungen wurden voll erfüllt.

Schulung Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras
Leverkusen | Julian Pleines (Bayer Business Services GmbH)

4/5

Grundsätzlich war die Qualität gut, allerdings hätte ich mir bei einer Schulung, die Python Vorkenntnisse verlangte, einen inhaltlich noch etwas tieferen Einstieg gewünscht (z.B. die Erstellung neuronaler Netze). Könnte aber sein, dass das nicht für jeden Teilnehmer besser gewesen wäre.

Schulung Machine Learning mit Python
Meckenheim | Simon Wempe (BWI GmbH)

Auszeichnungen & Mitgliedschaften

Jede Machine Learning Schulung kann auch als individualisierbares Inhouse-Training durchgeführt werden

Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.

Offene Schulung

findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.

Firmen-/Inhouse-Schulung

geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können europaweit durchgeführt werden.

Individual-Schulung

bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Machine Learning-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.