Managing Machine Learning projects with Google Cloud
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Seminarinhalte
Ziele
Inhalte
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.
Modul 02: Was ist maschinelles Lernen?
- 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.
Modul 03: Einsatz von ML
- 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.
Modul 04: Entdeckung von ML-Anwendungsfällen
- Entdecken Sie allgemeine Möglichkeiten des maschinellen Lernens in alltäglichen Geschäftsprozessen
Modul 05: Wie man bei ML erfolgreich ist
- Ermittlung der Voraussetzungen für Unternehmen, die ML erfolgreich einsetzen wollen
Modul 06: Zusammenfassung
- 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.
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Vorkenntnisse
Zielgruppe
Methoden
Martin Heubeck
Sales Gruppenseminare und Inhouse
Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr
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