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Robotic Process Automation (RPA) Schulungen & Inhouse Seminare

In unseren Robotic Process Automation (RPA) Schulungen erwerben Sie genau das Praxis- und Fachwissen, mit dem Sie Ihre beruflichen Herausforderungen meistern.

Offene Kurse - an vielen Standorten und Online

In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.

Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops

Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.

Unsere Seminare zu Robotic Process Automation (RPA):

Sie haben das passende Seminar nicht gefunden? Dann fragen Sie uns unverbindlich an.

Gesicherte Termine aus der Kategorie Robotic Process Automation (RPA)

Termin
Seminar
Standort
02.07. - 03.07.2024
Virtual Classroom (online)
15.07. - 19.07.2024
Nürnberg
15.07. - 19.07.2024
Virtual Classroom (online)

Robotic Process Automation (RPA) lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen um Robotic Process Automation (RPA) erfolgreich einzusetzen?

Grundlagen des Machine Learning: Beginnen Sie mit einem grundlegenden Verständnis der verschiedenen Arten von ML: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Verstehen Sie die Konzepte wie Merkmale (Features), Labels, Trainingsdaten und Testdaten.

Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie: Entwickeln Sie ein solides Verständnis der statistischen Methoden und der Wahrscheinlichkeitstheorie, da diese die Grundlage für viele ML-Modelle bilden.

Datenverarbeitung und -analyse: Lernen Sie, wie Sie mit Daten arbeiten, einschließlich Datenvorverarbeitung, Datenbereinigung, Datenexploration und -visualisierung. Vertraut werden mit Tools und Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib in Python.

Maschinelles Lernen-Algorithmen: Vertiefen Sie sich in die verschiedenen ML-Algorithmen, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machines, k-means Clustering, Neuronale Netze und Deep Learning.

Programmiersprachen und Tools: Erlernen Sie Programmiersprachen, die in ML häufig verwendet werden, insbesondere Python und R, sowie ML-Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, Keras und PyTorch.

Modellbewertung und -validierung: Verstehen Sie Techniken zur Bewertung und Validierung von ML-Modellen, einschließlich Kreuzvalidierung, Confusion Matrix, ROC-AUC, Precision, Recall und F1-Score.

Neuronale Netze und Deep Learning: Erkunden Sie fortgeschrittene Themen in Neuronalen Netzen und Deep Learning, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).

Feature Engineering und Auswahl: Lernen Sie, wie Sie effektiv Features für Ihre ML-Modelle erstellen, auswählen und transformieren.

Big Data-Plattformen und -Technologien: Verstehen Sie den Einsatz von Big Data-Technologien wie Apache Hadoop und Spark für die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze.

Modellbereitstellung und MLOps: Erlernen Sie die Methoden zur Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion und die Praktiken des Machine Learning Operations (MLOps), einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) für ML-Modelle.

Ethische Überlegungen und Bias in ML: Entwickeln Sie ein Bewusstsein für ethische Fragen und möglichen Bias in ML-Modellen, einschließlich Datenschutz und Fairness.

Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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Haben Sie allgemeine Fragen zur Schulungsorganisation?
Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 
 

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