Strategische Beratung zur Einführung und Optimierung von ML- und KI-Projekten in Ihrem Unternehmen.

• Zielsetzung: Erstellung von datengetriebenen Modellen und Automatisierung von Prozessen durch KI.

• Beratungsfelder: Datenaufbereitung, Modelltraining, Tool-Auswahl, Infrastruktur und Integration.

Individuelle Unterstützung für Teams bei der Implementierung und Optimierung von Machine-Learning- und KI-Lösungen.

• Zielgruppe: Data-Science- und IT-Teams, die ML- und KI-Technologien in ihren Projekten nutzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Themen wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellbewertung.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um ML- und KI-Methoden effizient anzuwenden.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen - von den Grundlagen des ML bis zu fortgeschrittenen KI-Techniken wie NLP und Computer Vision.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, ML- und KI-Modelle zu erstellen, zu bewerten und zu implementieren.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Umsetzung und Optimierung Ihrer ML- und KI-Projekte.

• Umfang des Supports: Fehlerbehebung, Performance-Tuning, Datenaufbereitung und Modelldeployment.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• IT-Fachkräfte mit Programmiererfahrung

• Projektmanager in digitalen Transformationsprojekten

• Data Scientists und Analysten

• Verstehen der fundamentalen Konzepte von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

• Entwicklung und Training von ML-Modellen für verschiedene Anwendungsfälle

• Implementierung von KI-Lösungen in bestehende Systeme und Prozesse

• Interaktive Vorträge mit praktischen Beispielen

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Gruppenarbeit an KI-Projekten

• Grundlegende Programmierkenntnisse in Python

• Verständnis von statistischen Grundkonzepten

• Erfahrung mit Datenbanken und SQL

• Praxiserprobte Methoden für erfolgreiche KI-Implementierung

• Hands-on Erfahrung mit modernsten KI-Technologien

• Networking mit Experten und Gleichgesinnten

• Dauer: 1-5 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Geschichte und Evolution der KI

• Arten der künstlichen Intelligenz

• Unterschiede zwischen KI, ML und Deep Learning

• Aktuelle Trends und Entwicklungen

• Einsatzgebiete und Anwendungsfälle

• Limitationen und Herausforderungen

• Supervised vs. Unsupervised Learning

• Regression und Klassifikation

• Feature Engineering und Selection

• Bias-Variance Trade-off

• Cross-Validation Techniken

• Modelloptimierung

• Aufbau neuronaler Netze

• Aktivierungsfunktionen

• Backpropagation

• Convolutional Neural Networks

• Recurrent Neural Networks

• Transfer Learning

• Datenbereinigung und -qualität

• Behandlung fehlender Werte

• Normalisierung und Standardisierung

• Dimensionsreduktion

• Datenaggregation

• Datenaugmentation

• Trainings- und Testdaten

• Hyperparameter-Tuning

• Regularisierungstechniken

• Ensembling-Methoden

• Early Stopping

• Learning Rate Scheduling

• Projektplanung und Ressourcenmanagement

• Infrastruktur und Tooling

• Modelldeployment

• Monitoring und Wartung

• Skalierung von KI-Systemen

• Best Practices und Standards

• Datenschutz und DSGVO

• Bias in KI-Systemen

• Transparenz und Erklärbarkeit

• Ethische Richtlinien

• Soziale Auswirkungen

• Nachhaltige KI-Entwicklung