München

NobleProg München , Landshuter Allee 8-10, München, germany, 80637

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Landshuter Allee 8-10 in München. Unsere großzügigen Schulungsräume sind dank guter Verkehrsanbindung leicht zu erreichen und bieten optimale Trainingsbedingungen.

 

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nicht weit von den Autobahnen A95 und A96. Die U-Bahnstation Rotkreuzplatz und der S-Bahnhof Donnersbergerbrücke sind fussläufig erreichbar. 

 

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze, die nicht gebührenpflichtig sind.

 

Lokale Infrastruktur 

Nicht weit von der Landshuter Allee finden Sie verschiedenste Restaurants und in der nahegelegenen Arnulfstrasse befinden sich mehrere Hotels.

Unterkategorien (4)

Image for the Pattern Recognition

Pattern Recognition
Image for the ML Kit

ML Kit
Image for the RapidMiner

RapidMiner
Image for the AutoML

AutoML

Erkunden Sie unsere Kurse

Creating Custom Chatbots with Google AutoML

 14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um individuelle Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
  • Die Google Cloud-Plattform zu navigieren und auf AutoML zuzugreifen.
  • Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
  • Benutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu bewerten.
  • Einsatz und Integration von Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle.
  • Überwachen und optimieren Sie die Chatbot-Leistung im Laufe der Zeit.
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Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die KI-gesteuerte vorausschauende Wartungstechniken in der Halbleiterfertigung anwenden möchten, um die Produktionseffizienz zu steigern und unerwartete Anlagenausfälle zu reduzieren. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • KI-Modelle zur Vorhersage von Anlagenausfällen in der Halbleiterfertigung zu implementieren.
  • Wartungsdaten zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen, die auf mögliche Probleme hinweisen.
  • KI-gesteuerte vorausschauende Wartung in bestehende Fertigungsabläufe zu integrieren.
  • Ausfallzeiten und Wartungskosten durch proaktives Anlagenmanagement zu reduzieren.
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Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die KI-Technologien in der Halbleiterfertigungsindustrie verstehen und anwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Grundprinzipien der KI und ihre Anwendung in der Halbleiterfertigung zu verstehen.
  • Bereiche innerhalb der Halbleiterfertigung zu identifizieren, in denen KI effektiv eingesetzt werden kann.
  • KI-Tools und -Techniken einsetzen, um die Produktionseffizienz und die Qualitätskontrolle zu verbessern.
  • Implementierung grundlegender KI-Modelle zur Optimierung von Fertigungsprozessen.
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Advanced Analytics with RapidMiner

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie man RapidMiner verwendet, um Werte zu schätzen und zu projizieren und Analysewerkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auszuwählen und die Modellkonstruktion und -leistung zu verbessern.
  • RapidMiner zu verwenden, um Werte zu schätzen und zu projizieren, und analytische Werkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.
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AutoML with Auto-Keras

 14 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
  • Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
  • Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
  • die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.
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AutoML

 14 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen mit Hintergrundwissen im Bereich des maschinellen Lernens, die die zur Erkennung komplexer Muster in Big Data verwendeten maschinellen Lernmodelle optimieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Verschiedene Open-Source-Tools AutoML zu installieren und zu evaluieren (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, usw.)
  • Trainieren Sie qualitativ hochwertige Modelle für maschinelles Lernen.
  • Effiziente Lösung verschiedener Arten von überwachten maschinellen Lernproblemen.
  • Schreiben Sie nur den notwendigen Code, um den automatisierten maschinellen Lernprozess in Gang zu setzen.
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Pattern Recognition

 21 Stunden
This instructor-led, live training in München (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics. By the end of this training, participants will be able to:
  • Apply core statistical methods to pattern recognition.
  • Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
  • Implement advanced techniques for complex problem-solving.
  • Improve prediction accuracy by combining different models.
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DataRobot

 7 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
  • Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
  • Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
  • Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.
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Google Cloud AutoML

 7 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Entwickler, die die Produkte und Funktionen von AutoML kennenlernen möchten, um benutzerdefinierte ML-Schulungsmodelle mit minimalem Aufwand zu erstellen und einzusetzen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die AutoML-Produktlinie zu erkunden, um verschiedene Dienste für unterschiedliche Datentypen zu implementieren.
  • Datensätze vorbereiten und beschriften, um benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen.
  • Modelle zu trainieren und zu verwalten, um genaue und faire maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
  • Vorhersagen mit trainierten Modellen treffen, um Geschäftsziele und -anforderungen zu erfüllen.
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Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit

 14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit Google's ML Kit maschinelle Lernmodelle erstellen möchten, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von maschinellen Lernfunktionen für mobile Anwendungen zu beginnen.
  • Neue Technologien des maschinellen Lernens mit Hilfe der ML Kit APIs in Android und iOS Apps zu integrieren.
  • Bestehende Apps mit dem ML Kit SDK für die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu erweitern und zu optimieren.
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Pattern Matching

 14 Stunden
Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht. Format des Kurses
  • Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.
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RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

 14 Stunden
RapidMiner ist eine quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen. In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
  • Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
  • Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
  • Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
  • Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
  • Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
  • Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner
Zielgruppe
  • Datenwissenschaftler
  • Ingenieure
  • Entwickler
Format des Kurses
  • Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
Hinweis
  • Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
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Last Updated:

Kommende Kurse

Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit

2025-05-19 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing

2025-06-02 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit

2025-06-16 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Google Cloud AutoML

2025-06-30 09:30
7 Stunden
München
1736 EUR (Online)
1936 EUR (Schulungsraum)

AutoML with Auto-Keras

2025-07-14 09:30
14 Stunden
München
3472 EUR (Online)
3872 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Deutschland

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Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

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