Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Cloud Machine Learning

Statt Code zu schreiben, der die vom Computer auszuführende Aktion beschreibt, liefert Euer Code einen Algorithmus, der sich selbst anpasst. Mit Machine Learning schneller und besser lernen!

Schulungen zu Machine Learning

Wir bieten zahlreiche Schulungen und Trainings rund um Machine Learning an. Je nach Fortschritt erreichen Sie damit verschiedene Level – Basic, Intermediate und Advanced.

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt.

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt.

Basic 3: Introduction to Machine Learning

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Machine Learning: Macht KI den Online-Handel besser?

Smartere Empfehlungen, bessere Kundenerlebnisse, aber auch dynamische Preise und algorithmische Kontrolle – wie verändert Machine Learning den Online-Handel wirklich? Optimierung oder Manipulation?

Advanced 2: Deep Learning with Keras

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Ticket-Schneiden: Best Practices und Agile Methoden

Erfahren Sie, wie Sie effektive Tickets für die Softwareentwicklung schreiben und schneiden, um Probleme zu vermeiden. Erfahren Sie mehr über die Bedeutung von User Stories und deren korrekte Umsetzung.

Process Consulting-Team für agile Methoden und Lösungen

Unter dem Motto „Behind the scenes“ stellen wir unser Process Consulting-Team vor: Kommunikations-, Methoden- und Tool-Profis, die beraten, unterstützen und analysieren.

Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

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Das synaigy-Framework Teil 2

Zur Erarbeitung eines kundenindividuellen Matchplans werden verschiedene Werkzeuge aus dem synaigy Methodenkoffer kombiniert. Ein Fokus liegt hierbei auf kreativen Workshops. Hierzu finden sich abteilungsübergreifend Mitarbeiter des Kunden sowie Experten der synaigy zusammen, um Geschäftswissen und Expertenwissen interaktiv zu vereinen.

Cybersecurity Evolution: NIS-2

Unser Expertenbericht beleuchtet die Schlüsselrolle IAM bei der Umsetzung der NIS-2 Verordnung. Welche Punkte sind zu beachten. Lesen Sie hier mehr.

Grafana Dashboarding (Teil 2)