Kurse zu Machine Learning mit Python, Deep Learning, Computer Vision und ML-Workloads in der Cloud. Themen und Niveau vergleichen, Training anfragen.
Machine Learning vermittelt, wie Modelle aus Daten lernen und für konkrete Aufgaben aufgebaut und bewertet werden. Die Themen passen zu Analysten, Entwicklerinnen, Data Scientists und Fachkräften mit Python- und Statistik-Grundlagen. Zum Einstieg dient „Machine Learning mit Python“. Wer neuronale Netze verstehen will, wählt „Deep Learning Grundlagen“. Bilddaten behandelt „Computer Vision“. Entscheide nach der Datenart: Tabellen, Netze oder Bilder. Für den Betrieb in der Cloud gibt es einen weiteren Kurs im Bereich. Vorkenntnisse, Umfang und Termine klären wir auf Anfrage.
Machine-Learning-Kurs für Fortgeschrittene: Daten mit scikit-learn vorbereiten, Modelle trainieren, per Kreuzvalidierung bewerten, Fehler vermeiden.
Deep-Learning-Schulung für Praktiker: Neuronale Netze verstehen, mit PyTorch trainieren, Überanpassung erkennen und Modelle fair miteinander vergleichen.
Computer-Vision-Schulung für Fortgeschrittene: Bilddaten aufbereiten, Klassifikation und Objekterkennung evaluieren und Fehlerfälle gezielt analysieren.
AWS-Schulung zu Machine Learning: Datenfrage und Qualität festlegen, Daten aufbereiten, Workloads prüfen und einen wiederholbaren Ablauf dokumentieren.