Strategische Beratung zur Implementierung und Optimierung von ML-Modellen, die speziell auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

• Zielsetzung: Entwicklung und Implementierung von Modellen, die datenbasierte Entscheidungsfindung und Automatisierung ermöglichen.

• Beratungsfelder: Modellauswahl, Datenaufbereitung, Modellvalidierung, Monitoring und Best Practices für ML-Workflows.

Individuelle Unterstützung bei der Entwicklung und Optimierung von ML-Modellen und deren Integration in bestehende Systeme.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die ML-Modelle entwickeln und optimieren möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellentwicklung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, Einsatz in Produktion und Model-Monitoring.

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

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von Machine Learning Modellen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen über Modelltraining bis zur Bereitstellung und Optimierung von ML-Modellen.

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

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, ML-Modelle zu entwickeln und gewinnbringend in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Wartung Ihrer ML-Modelle.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Implementierung, Optimierung und Überwachung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.

• 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

• IT-Fachkräfte mit Interesse an KI und Automatisierung

• Projektmanager und Führungskräfte, die ML-Projekte betreuen

• Entwicklung und Implementation von ML-Modellen für verschiedene Anwendungsfälle

• Beherrschung der wichtigsten ML-Algorithmen und deren Anwendungsgebiete

• Durchführung von Datenvorverarbeitung und Feature Engineering

• Interaktive Vorträge mit praktischen Beispielen und Live-Coding

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Gruppenarbeiten zur Lösung komplexer ML-Probleme

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse

• Verständnis statistischer Grundkonzepte

• Erfahrung mit Datenanalyse und -visualisierung

• Praxiserprobte ML-Kenntnisse für direkte Anwendung im Beruf

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

• Networking mit anderen ML-Enthusiasten und Experten

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Unterschied zwischen supervised und unsupervised Learning

• Überblick über wichtige ML-Algorithmen

• Datenvorbereitung und Preprocessing

• Feature Engineering und Selection

• Cross-Validation und Modellevaluation

• Lineare und logistische Regression

• Entscheidungsbäume und Random Forests

• Support Vector Machines

• Neural Networks Grundlagen

• Ensemble Methoden

• Clustering-Algorithmen (K-Means, DBSCAN)

• Dimensionsreduktion (PCA, t-SNE)

• Anomalieerkennung

• Association Rules

• Self-Organizing Maps

• Aufbau neuronaler Netze

• Aktivierungsfunktionen

• Backpropagation

• Optimierungsalgorithmen

• Transfer Learning

• Hyperparameter Tuning

• Regularisierung

• Behandlung von Overfitting

• Model Selection

• Validation Strategien

• Model Deployment

• API-Entwicklung

• Monitoring und Maintenance

• Versionierung

• Skalierung von ML-Systemen

• Problemdefinition

• Datenaufbereitung

• Modellentwicklung

• Evaluation und Optimierung

• Präsentation der Ergebnisse