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Erhalte einen fundierten Einblick in die Statistik und Datenanalyse mit R.

Unter dem Begriff Machine Learning, oder Data Mining, versteht man eine Sammlung von Algorithmen, die es Systemen ermöglichen, zu lernen. Lernen bedeutet in diesem Kontext, mit zunehmender Anzahl an Erfahrungswerten, also Daten, die Leistung bei der Lösung eines bestimmten Problems bzw. Fragestellung zu verbessern. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer zunächst die Grundlagen von Python sowie die Bearbeitung von großen Datenmengen. Anschließend werden die populärsten Algorithmen aus dem Bereich Supervised und Unsupervised Leraning betrachtet.

Der Kurs Natural Language Processing (NLP) mit Python ist das dritte Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten Sie eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten (auch mit Nutzung von ChatGPT).

Das Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python gibt einen Einblick, wie Sie symbolische Daten (wie Wörter) verarbeiten können und dadurch ein Verständnis von Text und Sätzen erhalten. Diese Fertigkeit können Sie dann anwenden, um z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, einen Chatbot auf der Basis von ChatGPT zu implementieren oder andere symbolische oder ereignis-basierte Daten (wie z. B. Seitenaufrufe) zu modellieren und vorherzusagen. Gerne können Sie Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Mit der Veröffentlichung einer einfachen, web-basierten Schnittstelle zum aktuell bekanntesten Large Language Model (LLM) ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer von OpenAI) ist das Thema Künstliche Intelligenz in der breiten Öffentlichkeit angekommen. Damit diese Bots überhaupt mit uns interagieren können, benötigen sie ein gewisses Sprachverständnis. Hierfür wird die natürliche Sprachverarbeitung bzw. Natural Language Processing (NLP) eingesetzt.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Ob Big Data oder Künstliche Intelligenz: Alle technischen Innovationen unserer Zeit brauchen Informatiker. Denn ohne sie läuft in der digitalisierten Wirtschaft nichts mehr! Im IU Fernstudium bekommst Du die Skills für Deinen erfolgreichen Einstieg als Informatiker an die Hand. Ein besonderer Schwerpunkt des Lehrprogramms liegt auf dem Software Engineering. Darüber hinaus hast Du die Möglichkeit, Dich in genau den Bereichen zu spezialisieren, die Dich am meisten interessieren: zum Beispiel auf dem Gebiet E-Commerce, Business Intelligence oder Augmented, Mixed und Virtual Reality.

Der Kurs Machine Learning mit R ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

 

Das Modul Machine Learning mit R gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen, z. B. wie Sie eine Prozess möglichst effizient ablaufen lassen oder wann die nächste Wartung durchgeführt werden muss, finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

 

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

In diesem Kurs lernst du, wie du einen operativen Data Lake aufbaust, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt.

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic scenario of governing the generative models of a data science project during their lifecycle. The project focuses on deploying large language models (LLMs) that can be used for resume summarization. Summaries generated by the models can be used to assist in the hiring process, and must be accurate to ensure fairness to all candidates and to ensure the organization hires the best candidate for the position. The course educates the learner in IBM’s cutting-edge monitoring tools for LLM accuracy and health. The learner will be guided through hands-on exercises to deploy and evaluate the models, track their lineage and metadata throughout the lifecycle, and explore how the IBM watsonx.governance solution empowers organizations and individuals to confidently implement their generative AI projects.

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit SQL Server 2022 Datenbanken und Data Warehouses verbinden können, um leistungsfähige Datenanalysen und Berichtserstellungen zu ermöglichen. Die ...

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit SQL Server 2022 Datenbanken und Data Warehouses verbinden können, um leistungsfähige Datenanalysen und Berichtserstellungen zu ermöglichen. Die ...

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