KKC_0053 | KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
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Treffen Sie fundierte KI-Entscheidungen auf Basis verständlicher Datenkonzepte.
In diesem Seminar erarbeiten Sie die wichtigsten Konzepte, Werkzeuge und Einsatzmöglichkeiten praxisnah. Im Mittelpunkt stehen Datenanalyse, Machine Learning, Modellbewertung, Automatisierung und produktionsnahe Data-Science-Workflows. Sie lernen typische Einsatzszenarien kennen, bewerten Chancen und Grenzen und übertragen die Inhalte auf konkrete Aufgaben aus dem Arbeitsalltag.
Praxisnahe Übungen, Beispiele und Leitfragen helfen Ihnen, das Thema strukturiert, sicher und nachvollziehbar anzuwenden.
AngebotszielKI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
- Sie verstehen grundlegende Konzepte von Datenanalyse und Machine Learning.
- Sie bewerten Einsatzmöglichkeiten von KI in datengetriebenen Geschäftsprozessen.
- Sie ordnen Modellbewertung, Automatisierung und Data-Science-Workflows ein.
- Sie erkennen Chancen, Grenzen und Risiken von KI-basierten Analysen.
- Sie entwickeln Leitfragen für die Bewertung von KI-Projekten.
- Sie übertragen die Inhalte auf strategische Entscheidungen im Unternehmen.
ZielgruppeKI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Das Seminar richtet sich an Geschäftsführung, Führungskräfte, Bereichsleitungen, Projektverantwortliche und Entscheider/innen, die Machine Learning und Datenanalyse ohne technischen Tiefgang strategisch einordnen möchten.
InhalteKI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Grundlagen des Machine Learning und Data Mining
- Einführung in Data Mining und Machine Learning
- Wichtige Lernverfahren im Detail
- Umsetzung von Datenprojekten mit CRISP-DM
- Business Understanding: Was können Daten über Geschäftsprozesse aussagen?
Datenverständnis und Datenvorbereitung
- Überblick über Datentypen und Datenquellen
- Bedeutung und Analyse von Daten
- Erste praxisorientierte Übungen in KNIME
- Wichtige Schritte der Datenvorbereitung für Projekte
Modellierung und Evaluierung
- Clustering-Algorithmen im Detail
- Erstellung von Regressionsmodellen
- Klassifikationsmodelle verstehen und anwenden
- Die wichtigsten Metriken zur Modellbewertung
- Praxisbeispiele mit KNIME
Ein Ausblick auf Deep Learning und neuronale Netze
- Funktionsweise und Architektur neuronaler Netze
- Überblick über moderne Deep-Learning-Techniken
- Wie Machine Learning in der Praxis eingesetzt wird – Ausblick
- Deep Learning als spezialisierte Technik im maschinellen Lernen
AusbildungsnachweisKI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Zertifikat der IAD GmbH
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