Enable AI

Enable AI ist ein Seminaranbieter, der sich auf innovative Schulungen in den Bereichen maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Statistik und Data Science spezialisiert hat. Das Ziel der Seminare ist es, Fachleute mit den Fähigkeiten auszustatten, die sie benötigen, um die Möglichkeiten von KI und datengesteuerter Entscheidungsfindung in ihren jeweiligen Bereichen zu nutzen.

Die Trainer verfügen über jahrelange Erfahrung in der akademischen und industriellen Forschung und sind Autoren renommierter Fachzeitschriften und Speaker von renommierten Konferenzen. Sie bieten eine einzigartige Mischung aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung.

Übersicht Seminare & Trainings

Enable AI bietet ein breit gefächertes Portfolio an Seminaren an, die auf unterschiedliche Kompetenzniveaus zugeschnitten sind - von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Praktikern. Nachfolgend finden Sie einen Überblick über ausgewählte Angebote:

1. Datenwissenschaft mit Python

Ein dreitägiger, praxisorientierter Workshop, der sich auf die Grundlagen von Python für Datenanalyse und Datenwissenschaft konzentriert. Hauptmerkmale:

• Beherrschung der Pandas-Bibliothek für DataFrame-Operationen und Data Wrangling.
• Datenvisualisierung mit Seaborn und Matplotlib.
• Einführung in ML-Algorithmen, einschließlich Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering und neuronale Netze mit scikit-learn.
• Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung und nicht auf der Theorie, wodurch die Teilnehmer in die Lage versetzt werden, selbstständig Datenanalysen durchzuführen und einfache ML-Modelle nach dem Training zu erstellen.
• Werkzeuge: Python (Anaconda Distribution) und JupyterLab.

2. Maschinelles Lernen mit Python & scikit-learn

Ein zweitägiges Seminar über die Implementierung von ML-Algorithmen mit Python und scikit-learn. Höhepunkte sind:

• Erforschung von überwachtem (z.B. lineare/logistische Regression, Random Forest) und unüberwachtem Lernen (z.B. K-Means, DBSCAN).
• Praktische Übungen zum Training, zur Validierung und zur Feinabstimmung von ML-Modellen.
• Abdeckung von Schlüsselkonzepten wie Training-Test-Split, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Abstimmung.
• Vorausgesetzt werden: Grundlegende Python-Kenntnisse.

3. Data Science Bootcamp in Python

Ein intensiver, einwöchiger Kurs, der Folgendes umfasst:

• Umfassende Python-Schulung für Datenanalyse, Visualisierung und ML.
• Wichtige Bibliotheken: pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scikit-learn und statsmodels.
• Praktische Übungen zur Entwicklung der Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers, einschließlich Datenvorverarbeitung, Analyse und ML-Implementierung.
• Geeignet sowohl für Anfänger als auch für diejenigen, die ihre Python- und Data-Science-Kenntnisse vertiefen wollen.

4. Big Data-Analyse mit PySpark

Ein praktischer Workshop, der sich auf den Umgang mit großen Datensätzen mit PySpark konzentriert. Die Themen umfassen:

• Einführung in Apache Spark innerhalb des Big-Data-Ökosystems.
• Datenaufbereitung, -transformation und -analyse mit PySpark und Integration mit Pandas.
• Überblick über ML in PySpark mit Beispielen.

5. Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit R

Dieser Kurs führt in R und seine Anwendungen in der Datenwissenschaft ein:

• Analyse und Visualisierung mit tidyverse (einschließlich dplyr und ggplot2).
• Maschinelles Lernen in R für Regression, Klassifizierung und Clustering.
• Praktische Übungen in RStudio, der führenden IDE für R.

6. Datenvisualisierung und Dashboards in Python

Ein zweitägiger Kurs zur Verbesserung der Fähigkeiten zur Datenvisualisierung:

• Erstellung von interaktiven Visualisierungen mit matplotlib, plotly und ipywidgets.
• Entwicklung von gemeinsam nutzbaren Dashboards mit Streamlit und Voila.
• Schwerpunkt auf praktischem, benutzerorientiertem Reporting.

7. Zeitreihenanalyse in Python

Ein zweitägiger Spezialkurs über:

• Klassische Vorhersagetechniken (ARIMA, Holt-Winters) und fortgeschrittene ML-Methoden (RNNs, LSTMs).
• Datenvisualisierung und Merkmalsextraktion für Zeitreihen.
• Anwendungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und IoT.

8. Analyse raumbezogener Daten in Python

Ein Kurs, der sich auf die Analyse von Geodaten mit Hilfe von:

• Bibliotheken wie GeoPandas, matplotlib, und NumPy.
• Techniken für räumliches Clustering, Korrelation und Visualisierung.
• Praktische Anwendungen in Stadtplanung, Logistik und Ressourcenmanagement.

9. Deep Learning für die Bilderkennung

Ein dreitägiger Workshop mit dem Schwerpunkt auf:

• Neuronale Netzwerkarchitekturen wie CNNs.
• Praktische Projekte zur Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantischen Segmentierung mit Keras/TensorFlow.
• Zugang zu Cloud-basierten NVIDIA-GPUs für Hochleistungsberechnungen.

10. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Ein dreitägiges Seminar zu folgenden Themen:

• Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion für Textdaten.
• Fortgeschrittene Methoden einschließlich Transformatoren (BERT, GPT).
• Praktische Projekte in den Bereichen Stimmungsanalyse, Zusammenfassungen und Chatbot-Entwicklung.

11. Benutzerdefinierte Webanwendungen für KI

Lernen Sie, KI-Modelle über Webschnittstellen einzusetzen:

• Frameworks: Flask, Streamlit und JavaScript
• Schwerpunkt auf der Erstellung benutzerfreundlicher Anwendungen für nicht-technische Interessengruppen.

12. Zertifizierung in Deep Learning Engineering

Ein fortgeschrittenes, aus mehreren Modulen bestehendes Programm, das Theorie, praktische Übungen und Zertifizierung kombiniert:

• Architekturen wie CNNs, RNNs und LSTMs.
• Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen.
• Beinhaltet nach dem Training Zugang zu Cloud-basierten GPUs.

13. AI für Managers / Executives

Ein eintägiges Seminar für Führungskräfte aus der Wirtschaft:

• Überblick über KI-, ML- und DL-Konzepte.
• Praktische Einblicke in das Potenzial und die Grenzen von KI.
• Strategische Anleitung für die Einführung von KI in Unternehmen.

Warum Enable AI wählen?

1. Experten-Trainer: Geleitet von erfahrenen Fachleuten mit fundierten industriellen und akademischen Qualifikationen.

2. Praxisnahes Lernen: Praktische Übungen gewährleisten die sofortige Anwendung des Wissens.

3. Hochmoderne Tools: Zugang zu Cloud-GPUs und den neuesten Technologien.

4. Flexible Angebote: Maßgeschneiderte Programme für unterschiedliche Qualifikationsniveaus und berufliche Anforderungen.

Enable AI befähigt Einzelpersonen und Organisationen, das Potenzial von KI und Data Science effektiv zu nutzen.