Vorhersagen, die Entscheidungen tragen: von Features bis Deployment
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Python ist die Sprache der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie mit Python arbeiten, Daten effizient auswerten und erste..
Machine Learning verstehen und praktisch anwenden – genau das lernen Sie in diesem kompakten 3-tägigen Intensivseminar. Sie erhalten das nötige mathematische Fundament, um Daten gezielt auszuwerten, Modelle zu..
In diesem Seminar lernst Du, wie Du mit Python und TensorFlow moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle praxisnah umsetzt. Du verstehst das Prinzip und die Arbeitsweise künstlicher neuronaler..
Intensivkurs für Einsteiger in den Bereich des Machine Learnings. Alle Themen werden praxisnah mit Live Beispielen, echten Modellen und Daten erklärt. Von der Mustererkennung in Bildern, bis zur Text-Analyse..
Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren für einen regelrechten Boom gesorgt. Viele Unternehmen verwenden es inzwischen für die Lösung unterschiedlichster Probleme. Aber wofür..
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Lernen Sie in unserem Kurs zu Deep Learning mit Pytorch alle notwendigen Kenntnisse über das Framework Pytorch, sowie den grundlegenden Netzwerktypen bei Deep Learning, den Multilayer Perzeptrons und den..
In diesem Kurs erhältst du einen tiefen Einblick in die Welt der Large Language Models (LLM). Von der Auswahl der richtigen Modelle, dem Training und der Anpassung an eigene Inhalte. Auch ein Vergleich der..
Data Mining und Maschine Learning: Lerne den kompletten Analyse-Workflow nach CRISP-DM – praxisnah umgesetzt in KNIME.
In diesem Kurs werden die Grundlagen in Bezug auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen entsprechende Lösungen erstellt werden können. Der..
Verstehe, wann lineare Projektion reicht und wann Nachbarschaften zählen, inklusive typischer Fallstricke bei Visualisierung und Interpretation.
Baue belastbare ML-Modelle schneller, ohne die Kontrolle über Daten, Metriken und Deployment zu verlieren.
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Nutze vortrainierte Foundation Models, reduziere Trainingskosten und liefere robuste Ergebnisse mit sauberer Evaluierung und Deployment-Strategie.
Baue Agenten, die Entscheidungen treffen, experimentieren und aus Feedback messbar besser werden.
Baue belastbare Segmente, die KI-Teams verstehen, nutzen und messen können.
Vom ersten Dataset bis zum überwachten Rollout: trainieren, evaluieren, deployen und überwachen in Google Vertex AI.
Baue produktionsreife GenAI-Systeme für das Enterprise
Bring Deine ML-Modelle sicher in die Produktion
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Verstehe das Potenzial von KI & Big Data, um auf Augenhöhe mit der IT strategische Entscheidungen zu treffen.
Azure Databricks ist eine leistungsstarke, cloudbasierte Datenanalyseplattform, die von Microsoft in Zusammenarbeit mit den Erfindern von Apache Spark entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Entwicklung und..
Dieser Kurs bietet ein tiefgehendes Verständnis der Amazon-Bedrock-Plattform und konzentriert sich auf die Entwicklung leistungsfähiger generativer KI-Anwendungen. Neben der Einführung in grundlegende Konzepte..
Was kommt nach Machine Learning? Nach ChatGPT & Co? In einer Welt, in der Machine Learning (ML) bereits tief in vielen Branchen eindringt, stellt sich die Frage: Was kommt als Nächstes? Dieser Kurs bietet..
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Machine Learning und Predictive Analytics verbinden Statistik, Software Engineering und Fachwissen zu Modellen, die zukünftige Ereignisse, Risiken oder Nachfrage quantifizieren. Diese Kurs-Kategorie fokussiert auf den Weg von der Fragestellung bis zur produktiven Nutzung: Daten verstehen, Features entwickeln, Modelle trainieren, validieren und in Prozesse integrieren.
Sie arbeiten an typischen Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung. Ein Schwerpunkt liegt auf sauberer Evaluierung: passende Metriken, Cross-Validation, Leakage vermeiden, Baselines setzen und Ergebnisse verständlich kommunizieren. Ebenso wichtig sind Themen, die in Projekten oft über Erfolg oder Scheitern entscheiden: Datenqualität, Imbalance, Drift, Monitoring, Reproduzierbarkeit und Versionierung.
Je nach Kurs vertiefen Sie Frameworks und Workflows mit Python, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, TensorFlow oder PyTorch sowie MLOps-Praktiken für Deployment, CI/CD und Model Governance. Ziel ist, Modelle nicht nur zu bauen, sondern belastbar zu betreiben und kontinuierlich zu verbessern.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen zu Machine Learning & Predictive Analytics richten sich an alle, die aus Daten belastbare Vorhersagen ableiten und diese Vorhersagen in Entscheidungen übersetzen wollen. Unternehmen nutzen Predictive Analytics für Demand Forecasting, Churn Prediction, Fraud Detection, Predictive Maintenance oder Risikobewertungen. Der Unterschied zwischen einem Demo-Modell und einem produktiven System liegt dabei selten im Algorithmus allein, sondern in Datenverständnis, Evaluierung und Betrieb.
In unseren Kurs-Kategorien zu Machine Learning lernen Sie, wie Sie geeignete Problem-Definitionen formulieren, Daten vorbereiten und Features so entwickeln, dass Modelle generalisieren. Sie bauen Modelle für Klassifikation und Regression, erstellen Zeitreihenprognosen und erkennen Anomalien. Ein zentraler Teil ist die Modellbewertung: Metriken wie ROC-AUC, F1, Precision/Recall, RMSE oder MAPE richtig wählen, Cross-Validation korrekt einsetzen, Overfitting reduzieren und Data Leakage vermeiden. Ebenso wichtig: Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit, etwa über Feature Importance, SHAP oder modellnahe Analysen, damit Stakeholder Entscheidungen nachvollziehen können.
Für den Praxistransfer decken die Trainings typische Toolchains ab, z.B. Python mit pandas und scikit-learn sowie Gradient-Boosting-Modelle wie XGBoost oder LightGBM. Wer Deep Learning benötigt, findet Pfade mit TensorFlow oder PyTorch. Damit Predictive-Modelle im Alltag funktionieren, gehören MLOps-Themen dazu: Deployment-Strategien, Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining, Experiment-Tracking, Modell- und Datenversionierung sowie Model Governance. So entsteht aus Machine Learning ein wiederholbarer Prozess, der messbare Ergebnisse liefert.
