IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science

Das Institute of Machine Intelligence & Data Science (IOMIDS) ist ein erfahrener Anbieter von praxisnahen Trainings und Workshops in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science für Fachkräfte und Unternehmen in ganz Deutschland. Von Einsteigerkursen bis hin zu Ausbildungen für Fortgeschrittene bietet IOMIDS ein umfassendes Angebot an Seminaren, die den Teilnehmern umsetzbares Wissen im Bereich KI vermitteln.

Mit einem Team erfahrener Dozenten, die sowohl über akademische Qualifikationen als auch über praktisches Fachwissen verfügen, stellt IOMIDS sicher, dass die Teilnehmer eine abgerundete, praktische Lernerfahrung erhalten.

Für Unternehmen bietet IOMIDS maßgeschneiderte Inhouse-Schulungen an, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zugeschnitten sind. Damit ist IOMIDS ein idealer Partner für Unternehmen, die KI und Data Science in ihren Betrieb integrieren wollen.

Wesentliche Trainingsprogramme und Themen

1. Bootcamp Künstliche Intelligenz

Dieses intensive, einwöchige Programm wurde entwickelt, um die Teilnehmer von Anfängern zu KI-erfahrenen Profis zu machen. Die Teilnehmer erwerben theoretisches Wissen über KI und praktische Erfahrung mit No-Code-Tools, die sie in die Lage versetzen, KI ohne Programmierkenntnisse zu implementieren.

Kurs-Highlights:

• Grundlagen der KI
• Geschichte, Terminologie und aktuelle Entwicklungen in der KI
• Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens (ML), Deep Learning und generative KI.
• Praktische Übungen mit no-code Tools
• Grundlagen des maschinellen Lernens
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Kernalgorithmen: Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Clustering.
• Erkennen und Abschwächen von Overfitting
• Grundlagen des Deep Learning
• Neuronale Netze: Schichten, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen
• Training von Modellen mit TensorFlow Playground
• Erforschung von no-code Tools für Deep Learning
• Computer Vision Anwendungen
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung
• Transfer-Lernen für die Nutzung von vortrainierten Modellen
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generative KI
• Grundlagen von NLP und Transformer-Modellen
• Praktische Projekte zur Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen

Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmer eine Zertifizierung in KI, die ihre neuen Fähigkeiten bestätigt.

2. Grundlagen der Datenwissenschaft

Dieses Einsteigerseminar führt in das Feld der Data Science ein und hilft den Teilnehmern, deren Potenzial und Anwendungen zu verstehen. Der Schwerpunkt des Programms liegt auf praktischen Problemlösungen anhand von realen Anwendungsfällen.

Kursinhalt:

• Überblick über Data Science, Data Mining, Machine Learning und Predictive Analytics.
• Einführung in die Schlüsselrollen: Data Scientist, Data Engineer und Business Analyst.
• Verstehen des Data Science Workflows, einschließlich:
• Explorative Datenanalyse.
• Modellentwicklung und -validierung.
• Vorhersagende Analysen.
• Geführte Übungen mit Tools wie Python (keine Programmierkenntnisse erforderlich).

Dieser Kurs bietet auch einen maßgeschneiderten Lernansatz, der es den Teilnehmern ermöglicht, ihre unternehmensspezifischen Fragen vor dem Seminar einzureichen, um eine maßgeschneiderte Anleitung zu erhalten.

3. KI-Kurs für Manager

Ein eintägiger Intensiv-Workshop, der sich an Führungskräfte und Entscheidungsträger richtet. Dieser Kurs entmystifiziert KI und hilft Managern, ihr Potenzial, ihre Grenzen und die Anforderungen an die Implementierung in ihren Organisationen zu bewerten.

Wichtigste Lernziele:

• Einführung in KI-, Machine Learning- und Deep Learning-Konzepte.
• Teamrollen und Fähigkeiten für erfolgreiche KI-Projekte.
• Praktische Entwicklung von Anwendungsfällen für die Integration von KI in Unternehmen.
• Tools und Strategien für die Förderung einer datenzentrierten Kultur.

4. Seminar Maschinelles Lernen

Ein zweitägiges Vertiefungsseminar in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens. Dieser Kurs kombiniert Theorie mit praktischen Übungen.

Wichtigste Themen:

• Überwachte und unüberwachte Lerntechniken.
• Zentrale Algorithmen: Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Boosting.
• Einführung in Deep Learning und neuronale Netze.
• Modellevaluation, Hyperparameter-Tuning und Vermeidung von Overfitting. 
• Praktisches Projekt: Entwicklung und Validierung eines Vorhersagemodells.

Die Teilnehmer arbeiten mit realen Datensätzen, wie z. B. Bewegungssensordaten, um ihre ML-Modelle zu entwickeln und zu testen.

5. MLOps: Operationalisierung des maschinellen Lernens

Dieses Seminar konzentriert sich auf den Einsatz und die Verwaltung von ML-Modellen unter Verwendung moderner MLOps-Techniken. Es überbrückt die Lücke zwischen Datenwissenschaft und Softwaretechnik.

Wichtige Themen:

• Modell- und Codeversionierung mit Git.
• Aufbau von CI/CD-Pipelines für ML-Anwendungen.
• Bereitstellung mit Microservices und Docker-Containern.
• Automatisierung von Arbeitsabläufen und Verwaltung von Produktionsumgebungen.

Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, ML-Anwendungen während ihres gesamten Lebenszyklus zu verwalten und dabei Robustheit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

6. Deep Learning Workshop

Ein zweitägiger, praxisorientierter Kurs, der fortgeschrittene Techniken in neuronalen Netzen behandelt und für Teilnehmer mit Vorkenntnissen in Python oder Grundlagen des maschinellen Lernens geeignet ist.

Zentrale Themen:

• Grundlagen des Deep Learning: Feedforward-Netzwerke, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen und Backpropagation.
• Praktische Umsetzung mit TensorFlow und Keras.
• Vermeidung von Overfitting durch Regularisierungstechniken.
• Entwurf und Training eigener neuronaler Netze für Aufgaben wie Bilderkennung und Zeitreihenanalyse.

Dieser Workshop bereitet die Teilnehmer darauf vor, Deep Learning selbständig in ihren Projekten anzuwenden, was ihn zu einer wertvollen Ergänzung der Fähigkeiten eines jeden Data Scientists macht.

Warum IOMIDS wählen?

1. Praktischer Fokus: Die Betonung auf realen Anwendungen stellt sicher, dass die Teilnehmer ihre Fähigkeiten sofort anwenden können.

2. Maßgeschneiderte Lösungen: Maßgeschneiderte Schulungsprogramme gehen auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens ein.

3. Erfahrene Ausbilder: Die Kurse werden von Fachleuten mit umfassender akademischer und industrieller Erfahrung geleitet.

4. Flexibilität: Die Programme sind für alle Fähigkeitsstufen verfügbar, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen.

5. Zertifizierung: Von der Branche anerkannte Zertifizierungen erhöhen die berufliche Glaubwürdigkeit.

Fazit

IOMIDS hat es sich zur Aufgabe gemacht, Einzelpersonen und Organisationen in die Lage zu versetzen, die transformative Kraft von KI und Data Science nutzbar zu machen.