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    Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT

    Nächster Starttermin: 02.02.2023 , Donnerstag

    8 Wochen

    Prüfung und Zertifikate:

    • Zertifikat von karriere tutor

    Das ist im Lehrgang enthalten:

    • Fachliteratur
    • Online-Live-Tutorien
    • Alle Tools, um online zu lernen

    Andere Förderung oder Fragen?

    Siegel: Zertifiziert nach AZAV
    Siegel: Top-Fernschule 2021
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    Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT

    Den Begriff Machine Learning verbindet man meistens mit der Thematik der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme sind durch das maschinelle Lernen in der Lage, Muster zu erkennen und so selbstständig Lösungen zu entwickeln. Dies erfolgt auf der Grundlage von Algorithmen und Datensätzen, die in das System eingespielt werden müssen. Die Einsatzmöglichkeiten für Machine Learning sind vielfältig und können für viele Unternehmen nützlich sein. In der Weiterbildung bekommst du einen Überblick zum Gebiet des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz sowie über Deep Learning und Computer Vision. Außerdem erfährst du, wie Machine Learning in unterschiedlichen Unternehmen eingesetzt werden und wie das Projektmanagement hierzu funktionieren kann.

    Zielgruppe

    Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit einem Computer.

    Voraussetzungen

    • Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium
    • Grundlagenkenntnisse in der Programmierung
    • Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse
      Lehrgang teilen

    Starttermine

    Starte mit deiner Weiterbildung immer montags und donnerstags.

    02.02.2023 , Donnerstag | Anmeldung noch möglich!
    06.02.2023, Montag
    09.02.2023, Donnerstag
    13.02.2023, Montag

    Machine Learning für Entwickler (m/w/d) in der IT

    Nächster Starttermin: 02.02.2023 , Donnerstag

    8 Wochen

    Prüfung und Zertifikate:

    • Zertifikat von karriere tutor

    Das ist im Lehrgang enthalten:

    • Fachliteratur
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    • Alle Tools, um online zu lernen
    Lehrgang anfragen

    Andere Förderung oder Fragen?

    Ausführliche Inhalte des Lehrgangs

    Ausführliche Lehrgangsinhalte

    Einführung, Umgang mit Daten und erste Anwendungen

    • Trainings- und Testdaten
    • Daten sichten
    • Vorhersagen treffen
    Mehr anzeigen

    Einführung, Umgang mit Daten und erste Anwendungen

    • Trainings- und Testdaten
    • Daten sichten
    • Vorhersagen treffen

    Überwachtes Lernen

    • Klassifikation, Regression, Verallgemeinerung
    • Over- und Underfitting, Beispieldatensätze
    • k-nächste-Nachbarn, Lineare Modelle
    • Entscheidungsbäume und Naive Bayes-Klassifikation
    • Support Vector Machines, Deep Learning

    Unüberwachtes Lernen

    • Vorverarbeitung, Dimensionsreduktion, Extraktion von Merkmalen
    • Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung, Manifold Learning mit t-SNE
    • Clusteranalyse-k-means-Clustering, Agglomeratives Clustering
    • DBSCAN, Vergleichen und Auswerten von Clusteralgorithmen

    Repräsentation von Daten und Merkmalsgenerierung

    • Kategorische Variablen, Interaktion und Polynome
    • Univariate nicht lineare Transformation
    • Univariate Statistiken, Modellbasierte Auswahl von Merkmalen

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