Schulungssuche

Do you manage one or more processes in your organisation? This course shows you how to harness the power of process mining to make data-driven decisions. You will learn how to get away from manual process analysis and save time. Our experts will teach you the different methods of process analysis, independent of any provider and based on the latest scientific knowledge! Im Kurs lernst du folgendes: Die reale Ausführung deines Prozesses zu identifizieren Effiziente Nutzung deiner Prozessdaten Identifikation von Problemen mit konkreten Zahlen Alles rund ums Projekt: Methodik eines Process Mining Projekts Wie du Process Mining in deinem Unternehmen skalieren kannst Alles, was du brauchst, ist ein Windows-Laptop mit den notwendigen Berechtigungen zur Installation von Software und ein paar Python Grundkenntnisse. Schon geht’s los! Den genauen Kursplan findest du am Ende der Seite in der Grafik. Für Fragen kannst du dich auch direkt an unsere Experten wenden. Den Kontakt findest du im Link auf der rechten Seite.

Dieser Kurs bietet einen detaillierten Überblick der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) und des Konzepts des Promptings im Gesundheitswesen. Die Inhalte umfassen eine Einführung in generative KI und deren Funktionsweise sowie eine Analyse des Promptings und seiner Anwendungsfälle in der Medizin. Besonderes Augenmerk wird auf Prompt Engineering gelegt, wobei Strategien zur Gestaltung effektiver Prompts zur Erzielung gewünschter Ergebnisse untersucht werden. Die Strukturierung von Outputs generativer KI wird ebenso behandelt wie die potenziellen Risiken, die mit ihrer Anwendung verbunden sind.

Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Themenfeld Künstliche Intelligenz erhalten wollen, um im Austausch mit KI-Experten und Data Scientists »sprechfähig« zu werden. Was sind die Schlüsselbegriffe und Technologien hinter KI? Wie hängen KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammen und warum feiert KI gerade jetzt Durchbrüche? Welche Implikationen hat der Paradigmenwechsel von programmierter Logik hin zu lernenden KI-Systemen? Was macht einen guten KI-Anwendungsfall aus und welche Voraussetzungen braucht es für einen wirtschaftlichen Erfolg? Wie setzt man eine KI-Lösung methodisch und technisch um? Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Abgerundet wird das Modul durch interaktive Übungen zur Rekapitulation der Kerninhalte sowie einem ersten Blick in die Welt des Deep Learning.

Quanten Computing und Maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien, die unsere Technologielandschaft in den kommenden Dekaden maßgeblich prägen werden, und es teilweise heute schon tun. Um auf diesen Gebieten konkurrenzfähige Resultate zu erzielen sind hochqualifizierte Experten notwendig, welche in beiden Bereichen Expertise aufweisen. Das Modul deckt Themen in der Schnittmenge aus Quantencomputing und Maschinellem Lernen ab. Es richtet sich sowohl an Personen mit Quantencomputing-Hintergrund als auch Personen mit einem Hintergrund im Bereich Data Science. Die Teilnehmenden erlangen die Fähigkeit maschinelles Lernen mit Quantencomputern erfolgreich anzuwenden. Dazu werden zahlreiche aktuelle Methoden präsentiert, die es ihnen ermöglicht, auf zukünftige Hardware-Fortschritte zu reagieren und eigenständig neue QML-Algorithmen zu entwickeln. Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Ein großer Teil des Kurses dient dazu, das Erlernte mit praktischen Anwendungsbeispielen weiter zu vertiefen.

Quantum computing and machine learning are key technologies that will significantly shape our technological landscape in the coming decades, and in some cases are already doing so today. In order to achieve competitive results in these fields, highly qualified experts with expertise in both areas are required. The module covers topics at the intersection of quantum computing and machine learning. It is aimed at people with a quantum computing background as well as people with a background in data science. Participants will gain the ability to successfully apply machine learning with quantum computers. To this end, numerous current methods are presented that enable them to react to future hardware advances and independently develop new QML algorithms. The concepts taught are illustrated with a large number of case studies from real applications and projects. A large part of the course is dedicated to consolidating what has been learnt with practical application examples.

Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefächertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu können. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieur*innen Daten beschreiben und integrieren, wie Analyst*innen mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieur*innen mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und des Deep Learnings kennen. Ausgehend von den Grundprinzipien des maschinellen Lernens wird die Repräsentation von Bedeutungen durch Einbettungsvektoren vorgestellt. Mit Hilfe von Self-Attention können extrem leistungsfähige kontextabhängige Einbettungen konstruiert werden, die für vielfältige Aufgaben eingesetzt werden können. Sie erhalten einen umfassenden Deep Dive in die Funktionsweise von generativen Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) und daraus abgeleiteten Modellen zur Bilderzeugung (z.B. DALL-E). Ergänzend werden verwandte state-of-the-art Modelle zur Zeitreihenanalyse und Robotersteuerung vorgestellt.

Die EU KI-Verordnung ist ein Vorschlag der Europäischen Kommission für eine EU-Verordnung, die einen gemeinsamen Regulierungs- und Rechtsrahmen für KI schaffen soll. Die Verordnung zielt darauf ab, sowohl die Grundrechte als auch die Nutzer zu schützen und eine rechtliche Grundlage für die sich schnell entwickelnde KI zu schaffen. Gleichzeitig soll das Vertrauen in KI gestärkt und die Innovation gefördert werden. Diese Verordnung stellt sicher, dass KI-Systeme in der EU sicher, transparent und vertrauenswürdig sind, während sie gleichzeitig die Innovation und den Wettbewerb fördern. Hierzu vermittelt die Schulung »Data Scientist specialized in the EU AI Act« einen umfassenden Überblick über die Absicherung von KI-Anwendungen in allen relevanten Handlungsfeldern und gibt Ihnen eine strukturierte Methodik zur Anwendung in der Praxis an die Hand.

Die fortschreitende Entwicklung von KI hat die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten, revolutioniert. GPT (kurz für: Generative Pre-trained Transformer) steht im Zentrum dieser Revolution und hat das Potenzial, Texte zu generieren, zu übersetzen, zusammenzufassen und vieles mehr. Damit können neue Produkte und Geschäftsmodelle sowie unternehmenseigene Prozesse effizienter gestaltet werden, um den täglichen Aufgaben des Alltags, wie z.B. E-Mails verfassen oder Protokolle zu führen, zielgerichtet und erfolgreich zu begegnen. Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und sämtlichen Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Thema GPT, Prompting und generell große Sprachmodelle erhalten möchten. In diesem Format erhalten Sie nicht nur das notwendige Hintergrundwissen zu generativer KI und dem Zusammenhang zu künstlichen neuronalen Netzen, sondern können gelernte Inhalte bereits am Schulungstag selbständig anwenden, um die Vorzüge von GPT-basierten Modellen für sich selbst entdecken und nutzen zu können. Entsprechend ist die Schulung in einen theoretischen und in einen praktischen Part unterteilt. Im theoretischen Block können Sie sich die notwendigen Informationen in einem E-Learning in Ihrer eigenen Geschwindigkeit aneignen. Die gelernten Inhalte werden dann unter Aufsicht einer unserer KI-Experten/Data Scientists angewendet und ins aktive Prompting überführt.

Vertrauenswürdige KI spielt sowohl für die Operationalisierung des AI-Act (Artificial Intelligence Act) eine große Rolle, als auch zur Qualitätsgarantie im unregulierten Bereich. Es existiert bereits eine Vielzahl von Ansätzen und Methoden, mit denen wichtige Eigenschaften von KI-Anwendungen in Bezug auf ethische sowie auf sicherheitsrelevante Aspekte sichergestellt werden sollen. Für Unternehmen kommt es nun darauf an, zentrale Anforderungen der Vertrauenswürdigkeit zielgerichtet und möglichst pragmatisch umzusetzen. Hierzu vermittelt die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« einen umfassenden Überblick über die Absicherung von KI-Anwendungen in allen relevanten Handlungsfeldern und gibt Ihnen eine strukturierte Methodik zur Anwendung in der Praxis an die Hand.