Data Science und Künstliche Intelligenz mit R oder Python

Die Analyse und Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz stellen immer neue Herausforderungen an Entwicklungsteams. Neben der Analyse mit Technologien wie Python oder R erfordert die KI neue Metriken über die Qualität und Transparenz komplexer Modelle. Die Integration dieser KI-Modelle stellt ein weiteres Hindernis dar. Diese Punkte adressieren wir in diesem Online-Seminar.

Data Science Articificial Intelligence

Seminarziele

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz zu erstellen und deren Qualität zu bewerten. Die Seminarteilnehmer:innen werden befähigt, aus einer Datenquelle wie einer Datenbank, einer CSV Datei oder vergleichbaren tabellarischen Datensätzen entsprechende Modelle zu entwickeln. Dafür lernen Sie, wahlweise mit R oder Python, das Trainieren und Analysieren von Machine-Learning-Modellen wie “Deep Learning” oder “Random Forest”, sowie die Manipulation und Visualisierung der Daten und die Bewertung durch Explainable AI. Als Integrationskünstler:innen zeigen wir Ihnen weiterhin wie Sie das gewonnene Wissen produktiv einsetzen können und Ihre Systemlandschaft erweitern. Abschließend sind organisatorische Vorgehensmodelle CRISP-DM und Agile Data Science Inhalte des Seminars.

Unsere nächsten Termine

Ihr Wunschtermin
Online-Seminar oder an Ihrem Wunschort
1.290,00 €
netto

Zielgruppen

Das Seminar wird explizit an Ihr Team angepasst. Sie können auch gerne eigene Datensätze beisteuern.

  • Entwicklungsteams, die intelligente Entscheidungen in bestehende Software integrieren möchten.
  • Data Scientists, die Methoden der Künstlichen Intelligenz in die Produktion bringen müssen.
  • BI Spezialist:innen, die sowohl KI-Methoden als auch deren Integration verstehen und anwenden müssen.
  • Mitarbeiter:innen aus Fachbereichen, die technische Umsetzungen selbst übernehmen, ohne dabei auf komplexe Programmiersprachen wie Java oder C# angewiesen sind.
  • Prozessanalyst:innen, die verborgenes Optimierungspotential dank Künstlicher Intelligenz erkennen wollen.
  • Kennenlernen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
  • Grundlagen von R oder Python
  • Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
    • Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Supervised Learning
  • Aufbereiten und Visualisierung von Datenquellen
    • Auslesen von Datenquellen
    • Feature extraction
    • Feature Engineering
  • Das Vorgehensmodell CRISP-DM
  • Welche Bewertungsmetriken gibt es?
  • Fortgeschrittene Themen
    • Deep Learning
    • Autoencoder
    • XGBoost
  • Wo liegen die Risiken und Grenzen von KI?
  • Erklärbare Künstliche Intelligenz als Lösung für Qualitätsprobleme
    • LIME
    • Anchors
  • Wie erkenne ich Sonderfälle in meinen Daten mit Anomalieerkennung?
    • Isolation Forests
    • Autoencoder
  • Agile Data Science
  • Wie gehe ich mit großen Datenmengen um – Stichwort Big Data?
    • Apache Spark
    • Kafka
  • BPMN.AI
    • Prozessdatenanalyse
    • Integration von KI-Modellen

Die Qualität der viadee Seminare

  • viadee Seminare werden durch zwei Trainer:innen geleitet, um die Intensität und Effektivität für alle Teilnehmer:innen zu gewährleisten.
  • Die Seminarinhalte können in vorbereitenden Gesprächen an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst werden.
  • Das Seminar kann online, in Ihrem Unternehmen oder in den Geschäftsstellen der viadee durchgeführt werden.
  • Sollten Sie sich als Einzelperson für das Seminar interessieren, finden wir ebenfalls den passenden Termin für Sie.

Referent:innen (exemplarisch)

Prof. Dr. Lahme-Hütig

Prof. Dr. Norman Lahme-Hütig unterrichtet an der Fachhochschule Münster Studierende im Bereich Web und Mobile Engineering und hat als Berater in zahlreichen Projekteinsätzen mittelständische und große Unternehmen bei der Entwicklung von Web-Lösungen begleitet. Für die viadee ist er als Experte des Kompetenzbereichs Web & Mobile im Einsatz.

Christian Werner

Christian Werner ist Data Scientist und Vorreiter im Bereich der künstlichen Intelligenz. Als Entwickler betreut er den Aufbau von Data Science Plattformen für den Produktiveinsatz von Machine Learning. Somit bringt er neben dem theoretischem Hintergrundwissen auch praktische Erfahrungen mit. Durch seine Erfahrungen im Beratungs- und Trainingsumfeld verfügt er zudem über vielfältige Skills und eine langjährige Erfahrung im Kundenumfeld.

 

Haben Sie Interesse an einem Data-Science-Seminar zur Erweiterung Ihres Wissens über KI und dessen Integration in Ihrem Unternehmen?

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Veranstaltungsort
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Termin auf Anfrage

Seminarpreis
Teil 1 & 2: 1.290 € / Teil 3: 890€

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Ansprechperson

Mirko Czesla

Tel: +49 251 777 77 0

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