Managing Machine Learning projects with Google Cloud
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Managing Machine Learning projects with Google Cloud
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeBasel 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeFreiburg 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeGenf 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeHeidelberg 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeKarlsruhe 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeSaarbrücken 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeStuttgart 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
placeZürich 4. Mai 2026 bis 5. Mai 2026 |
computer Online: 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeAugsburg 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeGraz 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeInnsbruck 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeMünchen 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeNürnberg 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placePassau 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeRegensburg 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeSalzburg 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeWien 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeWürzburg 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
Beschreibung
Modul 01: Einführung
- Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
- Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.
- Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
- Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
- Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Modul 01: Einführung
- Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
- Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.
- Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
- Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
- Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.
- Beschreiben Sie den End-to-End-Prozess für die Durchführung eines ML-Projekts und die Überlegungen in jeder Phase.
- Üben Sie, ein individuelles ML-Problem zu formulieren, das das Potenzial hat, Ihr Unternehmen nachhaltig zu beeinflussen.
- Entdecken Sie allgemeine Möglichkeiten des maschinellen Lernens in alltäglichen Geschäftsprozessen
- Ermittlung der Voraussetzungen für Unternehmen, die ML erfolgreich einsetzen wollen
- Fassen Sie die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge zusammen, die im Kurs behandelt werden.
- Wetteifern Sie um die beste Präsentation eines ML-Anwendungsfalls auf der Grundlage von Kreativität, Originalität und Machbarkeit.
Schreiben Sie eine Bewertung
Haben Sie Erfahrung mit diesem Kurs? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!