Maschinelles Lernen mit Google Colab Schulung

Dieses live angebotene Training mit Dozent*innenaufsicht an Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Biolog*innen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien nutzen wollen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer*innen:

• Die Grundprinzipien von AlphaFold verstehen.
• Lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• Lernen, AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse zu interpretieren.

Dieser live geleitete Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmende mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die AutoML-Plattform von Google nutzen möchten, um maßgeschneiderte Chatbots für verschiedene Anwendungsfälle zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
• sich in der Google Cloud Platform zurechtzufinden und auf AutoML zuzugreifen.
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
• benuutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu evaluieren.
• Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle zu integrieren und bereitzustellen.
• Die Leistung von Chatbots im Laufe der Zeit zu überwachen und zu optimieren.

Diese live vom Dozenten geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) bietet einen Einstieg in das Feld der Mustermanalyse und des maschinellen Lernens. Sie behandelt praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kernstatistische Methoden auf die Mustermanalyse anwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse nutzen.
• Fortgeschrittene Techniken zur Lösung komplexer Probleme implementieren.
• Die Vorhersagegenauigkeit verbessern, indem verschiedene Modelle kombiniert werden.

Diese live stattfindende Schulung mit Dozent:innen in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists und KI-Praktiker:innen auf fortgeschrittenem Niveau, die TensorFlow Lite für Edge-AI-Anwendungen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• die Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Bereich Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite zu entwickeln und zu optimieren.
• TensorFlow-Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitzustellen.
• Tools und Techniken für die Modellkonvertierung und -optimierung einzusetzen.
• praktische Edge-AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite zu implementieren.

Diese präsentierte Live-Schulung an Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die darauf abzielen, Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes zu entwickeln, zu deployen und zu verwalten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, Folgendes zu tun:

• Kubeflow on-premises und in der Cloud installieren und konfigurieren.
• ML-Workflows auf Basis von Docker-Containern und Kubernetes erstellen, deployen und verwalten.
• Komplette Machine-Learning-Pipelines auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen ausführen.
• Kubeflow nutzen, um Jupyter-Notebooks zu erstellen und zu verwalten.
• ML-Trainings, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg aufbauen.

Dieses von einer Lehrkraft geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten mit mittlerem Wissensstand, die erlernen möchten, wie sie RapidMiner zur Schätzung und Projektion von Werten sowie zur Nutzung analytischer Tools für Zeitreihenvorhersagen einsetzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Machine-Learning-Algorithmen auszuwählen und den Modellaufbau sowie die Leistungsfähigkeit zu verbessern.
• RapidMiner zur Schätzung und Projektion von Werten zu verwenden und analytische Tools für Zeitreihenvorhersagen einzusetzen.

Dieser instruktionsgeleitete, Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die neueste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erkunden und interpretablen KI-Systemen einen höheren Stellenwert einräumen möchten.

Bis zum Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• die Herausforderungen der Erklärbarkeit im Deep Learning verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze implementieren können.
• Entscheidungen von Deep-Learning-Modellen interpretieren können.
• den Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz bewerten können.