Managing Machine Learning projects with Google Cloud (MMLPGC)

Ziele der Schulung

Geschäftsleute in nichttechnischen Positionen haben die einmalige Gelegenheit, Projekte zum maschinellen Lernen zu leiten und zu beeinflussen. In diesem Kurs lernen Sie das maschinelle Lernen ohne den technischen Jargon kennen. Sie lernen, wie Sie Geschäftsprobleme in benutzerdefinierte Anwendungsfälle für maschinelles Lernen übersetzen, jede Phase des Projekts bewerten und die Anforderungen an Ihr technisches Team übermitteln.

• Verstehen Sie genau, wie ML eingesetzt werden kann, um Geschäftsprozesse zu verbessern und neue Werte zu schaffen.
• Erkunden Sie gängige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, die von Unternehmen umgesetzt werden.
• Ermittlung der Anforderungen für die Durchführung eines ML-Projekts, von der Bewertung der Durchführbarkeit über die Datenaufbereitung, die Modellschulung, die Bewertung und den Einsatz.
• Definieren Sie Datenmerkmale und Verzerrungen, die die Qualität von ML-Modellen beeinflussen.
• Erkennen der wichtigsten Überlegungen zur Verwaltung von ML-Projekten, einschließlich Datenstrategie, Governance und Projektteams.
• Präsentieren Sie einen benutzerdefinierten ML-Anwendungsfall, der Ihr Unternehmen sinnvoll beeinflussen kann.

Zielgruppe Seminar

• Geschäftsleute in Unternehmen, Konzernen oder KMUs in nicht-technischen Funktionen. Zu den Rollen gehören unter anderem: Business-Analysten, IT-Manager, Projektmanager und Produktmanager.
• Für Senior VPs und darüber ist Data-Driven Transformation with Google Cloud (ILT) besser geeignet.

Voraussetzungen

• Es sind keine technischen Vorkenntnisse erforderlich.
• Wissen über Ihr eigenes Unternehmen und Ihre Ziele.
• Empfohlen: Business Transformation mit Google Cloud (auf Anfrage).

Seminarinhalt

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.

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google Cloud Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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