3 Tage | Nächster Termin am 12. - 14.01.2026 & 12 weitere | Bundesweit oder Live-Online
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EU AI Act-konform: Praxisnahe Schulungen für sicheren, rechtskonformen und zukunftssicheren Einsatz
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Kursbeschreibung
Wer KI-Projekte erfolgreich umsetzen will, braucht ein solides technisches Fundament. Nur mit dem richtigen Wissen lassen sich Anwendungsfälle präzise definieren, Technologien sinnvoll auswählen und Ressourcen optimal planen. In diesem berufsbegleitenden Kurs erwerben Sie ein umfassendes Verständnis für Künstliche Intelligenz, die Grundlagen von Machine Learning und den Aufbau datengetriebener Modelle.
Sie arbeiten praxisnah mit echten Datensätzen und Trainingsmaterial – ganz ohne Programmierkenntnisse. Hochwertige Selbstlernmodule und interaktive Live-Webinare ermöglichen es Ihnen, die Weiterbildung flexibel innerhalb von vier Wochen zu absolvieren.
Ihr Nutzen
- Klarer Überblick über Funktionsweise und Einsatzgebiete von KI
- Verständnis für den Wert hochwertiger Daten und deren Rolle bei Automatisierung und Modellbildung
- Fähigkeit, Daten zu bereinigen, vorzubereiten und für Machine-Learning- oder Data-Mining-Projekte nutzbar zu machen
- Kenntnisse der Abläufe von Machine Learning, um sie im Unternehmen verständlich zu vermitteln
- Praktische Arbeit mit realen Datensätzen und Trainingsbeispielen für den direkten Transfer in den Berufsalltag
- Fundierte Entscheidungsgrundlage für den Einsatz von KI und souveräne Kommunikation mit technischen Teams
- Nachweis von KI-Kompetenz gemäß KI-VO Art. 4, ein wichtiger Pluspunkt in einem stark nachgefragten Zukunftsfeld
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Kursinhalte
Grundlagen von Machine Learning und Data Mining
- Einführung in Data Mining und Machine Learning
- Wichtige Lernverfahren und deren Einsatz
- Umsetzung von Datenprojekten mit CRISP-DM
- Business Understanding: Erkenntnisse aus Daten für Geschäftsprozesse gewinnen
Datenverständnis und -vorbereitung
- Typen und Quellen von Daten
- Bedeutung und Analyse von Datensätzen
- Erste praktische Übungen mit KNIME
- Zentrale Schritte der Datenaufbereitung für ML-Projekte
Modellierung und Evaluierung
- Clustering-Algorithmen im Detail
- Entwicklung von Regressionsmodellen
- Aufbau und Einsatz von Klassifikationsmodellen
- Wichtige Metriken zur Bewertung von Modellen
- Praxisbeispiele mit KNIME
Ausblick auf Deep Learning und neuronale Netze
- Architektur und Funktionsweise neuronaler Netze
- Überblick über moderne Deep-Learning-Techniken
- Praktische Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning und Deep Learning
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 2 Tage - 3 Tage3 - 8 Personen: 3 Tage -
Unterrichtszeiten
(8 x 45 Minuten)
jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr -
Vorteile
Praxisorientiertes Lernen
Unsere Trainer:innen kommen direkt aus der Praxis und vermitteln Inhalte, die sofort anwendbar sind – mit echten Beispielen, relevanten Tools und Übungen.
Flexible Formate
Online, vor Ort oder als Inhouse-Schulung – Sie entscheiden, was am besten zu Ihrem Zeitplan und Team passt.
Schneller Lernerfolg
Dank kompakter Wissensvermittlung mit Fokus auf konkrete Anwendungsfälle erzielen Sie Fortschritte in kurzer Zeit. -
Kundenbewertungen
Maschinelles Lernen und Datenanalyse: Konzepte, Modelle und Verfahren für die Praxis
Präsenz- & LIVE-Online
Wählen Sie Ihre Schulungsform:
Individuelles Training in den modernen medienreich-Schulungsräumen.
Buchen ohne Risiko:
- Teamvorteil: -25 % ab 3 Personen
- Garantierte Durchführung
- Zufriedenheitsgarantie
- Keine Vorkasse - Rechnung erst nach erfolgreicher Durchführung des Seminars.
Profitieren Sie von unseren Experten & Expertinnen, die ihr Wissen anhand realistischer und praxisorientierter Übungen und Szenarien mit wertvollen Tipps und Tricks für die Praxis vermitteln.
Medienreich bietet alle Schulungen flexibel als offene- oder individuelle auf Ihre Bedürfnisse maßgeschneiderte Schulungen als Präsenz- und Live-Online-Schulungen an.
Mit modern ausgestatteten Räumen und fundierter Expertise garantieren wir erstklassigen Lernerfolg.
