Strategische Beratung zur Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, um datenbasierte Entscheidungen zu fördern und Prozesse zu optimieren.

• Zielsetzung: Nutzen Sie Machine Learning, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

• Beratungsfelder: Datenanalyse, Modelltraining, Automatisierung, Prognosen und KI-Ethik.

Individuelle Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für spezifische Geschäftsanforderungen.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, IT-Teams und Entscheidungsträger, die Machine Learning zur Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse nutzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Modelltraining, Datensammlung, Feature-Engineering, Modellbewertung und Implementierung in bestehende Systeme.

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

Praxisnahe Schulungen zur Einführung und Anwendung von Machine Learning in Ihrem Unternehmen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von Machine-Learning-Grundlagen über Modellierung und Prognosen bis hin zur Implementierung von KI-Lösungen.

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

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.

Unterstützung bei der Implementierung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen sowie der Optimierung bestehender KI-Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer und strategischer Support bei der Modellentwicklung, Optimierung und Integration in Ihre Systeme.

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

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

• Data Scientists und Analysten, die ihre ML-Kenntnisse vertiefen möchten

• Softwareentwickler mit Interesse an KI und Machine Learning

• Business Analysten, die ML-Projekte betreuen oder unterstützen

• Verstehen der grundlegenden Konzepte und Algorithmen des Machine Learning

• Eigenständiges Entwickeln und Trainieren von ML-Modellen

• Effektive Evaluierung und Optimierung von ML-Modellen

• Interaktive Vorträge mit Live-Coding Sessions

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Gruppenarbeit an praktischen ML-Projekten

• Grundkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache

• Basiskenntnisse in Statistik und linearer Algebra

• Erfahrung mit Datenanalyse und SQL

• Praxiserprobte ML-Kenntnisse für unmittelbare Anwendung im Beruf

• Hands-on Erfahrung mit modernsten ML-Tools und Frameworks

• Netzwerkmöglichkeiten mit anderen ML-Enthusiasten

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen

• Arten von ML-Problemen und deren Lösungsansätze

• Datentypen und deren Bedeutung für ML

• Bias und Variance Trade-off

• Grundlegende mathematische Konzepte

• Datenbereinigung und -transformation

• Feature Engineering und -selection

• Umgang mit fehlenden Werten

• Dimensionsreduktion

• Explorative Datenanalyse

• Lineare und logistische Regression

• Entscheidungsbäume und Random Forests

• Support Vector Machines

• Neural Networks Grundlagen

• Ensemble Methoden

• Train-Test Split Strategien

• Cross-Validation Techniken

• Hyperparameter Optimierung

• Regularisierungsmethoden

• Transfer Learning Ansätze

• Metriken für verschiedene ML-Probleme

• Confusion Matrix und ROC-Kurven

• Overfitting und Underfitting erkennen

• Modellvalidierung in der Praxis

• A/B Testing Strategien

• Model Deployment Best Practices

• Monitoring und Maintenance

• Versionierung von Modellen

• Skalierung von ML-Systemen

• Kontinuierliches Training

• Fairness in ML-Systemen

• Datenschutz und DSGVO

• Ethische Richtlinien

• Transparenz und Erklärbarkeit

• Gesellschaftliche Auswirkungen