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Wer konkrete Pläne im Bereich Künstliche Intelligenz verfolgt, benötigt ein fundiertes technisches Verständnis, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Mit dem nötigen Wissen können Sie Anwendungsfälle präzise entwickeln, Projekte erfolgreich planen, Technologien gezielt auswählen und Ressourcen effizient einsetzen. In diesem Kurs erlernen Sie alle wesentlichen Aspekte der Künstlichen Intelligenz, insbesondere die Funktionsweise von Machine Learning und Datenmodellen. Sie tauchen in die Details ein und machen praxisorientierte Erfahrungen mit realen Daten- und Trainingssets – ganz ohne Programmierkenntnisse. Der Kurs besteht aus hochwertigen Selbstlernmodulen und interaktiven Live-Webinaren und bietet die Flexibilität, sich über einen Zeitraum von vier Wochen berufsbegleitend weiterzubilden.

Ihr Nutzen

Sie verstehen, was Künstliche Intelligenz ist und wie sie funktioniert.
Sie erfahren, welche Bedeutung Daten für Automatisierung und Modellbildung haben und worauf es bei der Datenqualität ankommt.
Sie sind in der Lage, Daten zu bereinigen und vorzubereiten, um Machine-Learning- oder Data-Mining-Projekte zu realisieren.
Sie lernen die technischen Abläufe von Machine Learning kennen und können diese in Ihrem Unternehmen anschaulich erklären.
Sie sammeln praktische Erfahrungen mit Daten- und Trainingssets, die Sie direkt in Ihrem Berufsalltag anwenden können.
Sie können fundierte Entscheidungen über den Einsatz von KI treffen und sicher mit technischen Abteilungen kommunizieren.
Sie qualifizieren sich in einem zukunftsträchtigen Bereich, der bereits heute stark nachgefragt wird.

Diese Weiterbildung dient auch der Nachweispflicht, nach KI-VO Art. 4 von KI-Kompetenz. Kursinhalte

Grundlagen des Machine Learning und Data Mining

  • Einführung in Data Mining und Machine Learning
  • Wichtige Lernverfahren im Detail
  • Umsetzung von Datenprojekten mit CRISP-DM
  • Business Understanding: Was können Daten über Geschäftsprozesse aussagen?

Datenverständnis und Datenvorbereitung

  • Überblick über Datentypen und Datenquellen
  • Bedeutung und Analyse von Daten
  • Erste praxisorientierte Übungen in KNIME
  • Wichtige Schritte der Datenvorbereitung für Projekte

Modellierung und Evaluierung

  • Clustering-Algorithmen im Detail
  • Erstellung von Regressionsmodellen
  • Klassifikationsmodelle verstehen und anwenden
  • Die wichtigsten Metriken zur Modellbewertung
  • Praxisbeispiele mit KNIME

Ein Ausblick auf Deep Learning und neuronale Netze

  • Funktionsweise und Architektur neuronaler Netze
  • Überblick über moderne Deep-Learning-Techniken
  • Wie Machine Learning in der Praxis eingesetzt wird – Ausblick
  • Deep Learning als spezialisierte Technik im maschinellen Lernen

Seminar Maschinelles Lernen und Datenanalyse: Konzepte, Modelle und Verfahren für die Praxis
Version
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(nur bei An­wender-Semi­naren)
Ort Virtuelles Live Training
Termin 13.10.2025 - 15.10.2025
Preis
1.154,00 € exkl. MwSt.
(1.373,26 € inkl. MwSt.)

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