Diplom in der Bereitstellung maschineller Lernmodelle in produktiven Umgebungen

Online-Schulung

Diplom in der Bereitstellung maschineller Lernmodelle in produktiven Umgebungen

Name: Diplom in der Bereitstellung maschineller Lernmodelle in produktiven Umgebungen en Bonaire
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 356629-2401
Availability: InStock

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130 Std.

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Spanisch

Maschinelles Lernen hat vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen, wie etwa Datenanalyse, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik oder Medizin. In diesem Diplom in der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in produktiven Umgebungen lernen Sie die Konzepte, Techniken, Tools und bewährten Praktiken zum Entwerfen, Implementieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen in realen Umgebungen. Sie lernen, verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verwenden, um Probleme bei der Datenstrukturextraktion, Empfehlungssystemen, Klassifizierung, neuronalen Netzen sowie Deep-Learning- und Wahlsystemen zu lösen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie internationale Standards wie DSS und IDSS nutzen, um ein auf maschinellem Lernen basierendes System zu implementieren.

Instituciones educativas

362€

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Zu berücksichtigende Details

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Mehrsprachige Unterstützung

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Digitales Zertifikat im Lieferumfang enthalten

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Assistentin Phia

Ziele

- Verstehen Sie die Grundlagen und Trends des maschinellen Lernens. - Kennen und wenden Sie verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens an, um Probleme zu lösen. - Verwenden Sie Tools wie Python, Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch. - Implementieren und nutzen Sie Modelle für maschinelles Lernen in produktiven Umgebungen. - Bewerten und verbessern Sie die Qualität und Leistung von Modellen für maschinelles Lernen. - Implementieren Sie ein Supportsystem nach dem DSS- und IDSS-Standard. • Entwickeln Sie Ihr eigenes maschinelles Lernprojekt.

Inhalt

Karrieremöglichkeiten

Die Stellenangebote des Diploma in Deployment of Machine Learning Models in Productive Environments sind sehr breit gefächert und vielfältig, da maschinelles Lernen eine wesentliche Aktivität in jedem Bereich ist, der die Nutzung oder Generierung von Informationen auf der Grundlage von Daten erfordert. Die beruflichen Positionen, auf die Sie sich bewerben können, sind Datenanalyst, KI-Berater, Ingenieur für maschinelles Lernen usw.

Worauf es Sie vorbereitet

Das Diplom in „Deployment of Machine Learning Models in Productive Environments“ bereitet Sie auf die Arbeit mit Daten aus einer intelligenten und innovativen Perspektive wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen vor. Am Ende des Diploms erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten im maschinellen Lernen bescheinigt. Dadurch erhalten Sie Zugang zu verschiedenen Stellenangeboten.

Dieses Diplom im Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens in produktiven Umgebungen richtet sich an alle Personen, die aus beruflichen oder persönlichen Gründen mit dem Bereich des maschinellen Lernens beginnen oder tiefer darin eintauchen möchten. Das Diplom ist so konzipiert, dass Sie es in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können, mit personalisierten Übungen und Nachbereitungen.

Unsere Ausbildung findet zu 100 % online statt, was es den Studierenden ermöglicht, ihr Studium selbst zu regulieren und an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Wir engagieren uns für personalisierten und autonomen Unterricht mit einem Ansatz, der auf kritischem Denken und Konstruktivismus basiert.

Wir verfügen über ein hochspezialisiertes Lehrteam, das Sie während des gesamten Lehr-Lern-Prozesses begleitet. Dadurch können Sie Ihr Training noch individueller gestalten, da wir uns an Ihr Tempo und Ihre Bedürfnisse anpassen.

Sie haben von jedem Gerät und zu jeder Tageszeit Zugriff auf unsere Lernplattform MyLXP und können so entscheiden, wie und wann Sie lernen möchten. All dies ist dank unserer Educa LXP-Methodik (Learning Experience Platform) möglich, einer Umgebung, die darauf ausgelegt ist, Ihren Bildungsfortschritt zu steigern, Innovationen zu fördern und eine personalisierte Lernerfahrung zu bieten, die an jeden Bedarf angepasst ist.