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Als Qualitätsmanager bzw. Leiter des Qualitätswesens verfügen Sie über das notwendige Wissen nach DIN EN ISO 9001:2015, DIN EN ISO 9000:2015, DIN EN ISO 9004:2018 und IATF 16949:2016. Sie werden in der Weiterbildung an Qualitätsmanagementaufgaben herangeführt und mit fundiertem Fachwissen vertraut gemacht. Nach der Ausbildung zum Qualitätsmanager sind Sie in der Lage, die stetig steigenden Anforderungen an ein effektives organisatorisches Qualitätsmanagementsystem zu erfüllen und zu koordinieren. Außerdem lernen Sie die Wirksamkeit zu überwachen und entsprechend an die Geschäftsführung zu berichten. In der Qualitätsmanager-Ausbildung erlangen Sie das notwendige Wissen, ein firmenspezifisches QM-System aufzubauen und zu optimieren. Dazu gehört auch die Erstellung einer angemessenen Dokumentation.

Im Anschluss an die Weiterbildung zum Qualitätsmanager können Sie zusätzlich die Prüfung zum Auditor ISO 9001 absolvieren.

Maschinelles Lernen bei Google

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Für Google geht es beim maschinellen Lernen mehr um Logik als nur um Daten. In diesem Kurs erfahren Sie, warum dieser Ansatz beim Erstellen einer Pipeline aus ML-Modellen nützlich ist. Wir erläutern die fünf Phasen zur Umsetzung eines Anwendungsfalls für maschinelles Lernen und warum keine dieser Phasen übersprungen werden darf. Wir beenden diese Spezialisierung mit einer Erläuterung der Vorurteile, die durch maschinelles Lernen vergrößert werden können, und wie man sie erkennen kann.

• Datenstrategie zu ML entwickeln
• Anwendungsfälle untersuchen, die dann aus der ML-Perspektive neu erfunden werden
• Vorurteile erkennen, die durch maschinelles Lernen vergrößert werden können
• Die Tools und die Umgebung der Google Cloud Platform für maschinelles Lernen nutzen
• Aus der Erfahrung von Google zur Vermeidung gängiger Problematiken lernen
• Data Science-Aufgaben in Online-Notebooks zur Zusammenarbeit ausführen
• Vortrainierte ML-Modelle aus Cloud Datalab aufrufen

Einführung in das maschinelle Lernen

Ausgehend von einem Überblick über die Geschichte des maschinellen Lernens lernen Sie in diesem Kurs, warum neuronale Netzwerke heutzutage in der Lage sind, eine Vielzahl von Problemen erfolgreich zu bearbeiten. Sie lernen, betreute Lernprobleme einzurichten und mithilfe des Gradientenverfahrens ein...

Das Trainingsziel dieses Seminars ist es, den Teilnehmern in einer anspruchsvollen Schulung ein erhöhtes Verständnis für die Konzepte und Methoden der Inferenzstatistik und Wahrscheinlichkeit zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf den zentralen Grenzwertsatz und den Satz von Bayes (fortgeschritten). Die Schulung zielt darauf ab, den Teilnehmern das nötige Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, um Daten zu verstehen, mit ihnen zu rechnen und angemessene Schlussfolgerungen daraus zu ziehen.
In unserem fortgeschrittenen Training und Kurs werden die Teilnehmer die Möglichkeit haben, sich intensiv mit den komplexen Konzepten der Inferenzstatistik und Wahrscheinlichkeit auseinanderzusetzen. Unsere erfahrenen Trainer und Dozenten werden sie in die korrekte Anwendung des zentralen Grenzwertsatzes und des Satzes von Bayes einführen und ihnen zeigen, wie sie dieses Wissen in ihrem beruflichen oder akademischen Umfeld effektiv nutzen können.
Durch praktische Übungen und Beispiele in diesem Seminar und Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie statistische Maßzahlen korrekt berechnen, ihre Bedeutung interpretieren und sie in verschiedenen Kontexten gezielt einsetzen können. Das Training ermöglicht den Teilnehmern, reale Datensätze zu analysieren und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, um auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen zu treffen.
Am Ende dieses Seminars und Kurses werden die Teilnehmer über die Fähigkeiten verfügen, komplexe statistische Analysen durch...