Разработчик машинного обучения с поддержкой немецкого языка, связанной с работой
Бесплатно для тебя
с помощью продвижения
-
Тип степени: Сертификат "Профессиональная поддержка немецкого языка для коммерческого/технического сектора"
Сертификат "Разработчик машинного обучения" -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Аналитика данных
Сертификат "Машинное обучение
Сертификат "Глубокое обучение -
Итоговый экзамен: Практическая работа над проектом с итоговыми презентациями
Сертификационный экзамен на профессиональную подготовку по немецкому языку -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 20 Недели
Поддержка немецкого языка на рабочем месте в коммерческом/техническом секторе
Общие языковые навыки (ок. 1 дня)
Повторение важных грамматических тем и применение сложных языковых структур немецкой грамматики
Чтение и понимание текстов из разных областей, глобальное и выборочное понимание прочитанного
Улучшение восприятия речи на слух
Переписка в профессиональной среде (около 2 дней)
Макет и дизайн письма
Современные приветствия и вступления к письмам
Письма и электронные письма, ориентированные на клиента
Отчетность
Сопроводительные письма в соответствии с DIN 5008
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Профессиональная область управления коммуникациями (около 3 дней)
Уверенное общение в компании
Формы общения в коллективе
Совещания и презентации
Управление конфликтами
Оценка персонала
Собеседования при приеме на работу
Собеседования по продажам и консультированию
Составление предложений
Торговые ярмарки и презентации продукции
Жалобы
Сфера деловой карьеры (около 6 дней)
Человеческие ресурсы, управление и трудовое право
Финансы и контроллинг
Учет заработной платы
Профессиональная область маркетинга (около 6 дней)
Реклама
Анализ рынка и маркетинговые исследования
Онлайн-маркетинг и электронная коммерция
Процессы компании (около 9 дней)
Реструктуризация, управление процессами, изменения в процессах
Цифровая трансформация
Изменения в области управления энергопотреблением и охраны окружающей среды
Управление проектами
Профессиональная сфера логистики и торговли (около 8 дней)
производство
Закупка
Доставка и транспорт
Розничная торговля
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 5 дней)
Аналитика данных
Введение в анализ данных (около 1 дня)
Эталонная модель CRISP-DM
Рабочие процессы анализа данных
Определение искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения
Требования и роль в компании инженеров по данным, data scientist и data analysts
Обзор основ Python (около 1 дня)
типы данных
Функции
Анализ данных (около 3 дней)
Центральные модули Python в контексте аналитики данных (NumPy, Pandas)
Процесс подготовки данных
Алгоритмы интеллектуального анализа данных на Python
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Визуализация данных (около 3 дней)
Эксплоративный анализ данных
понимание
Качество данных
Анализ преимуществ
Визуализация с помощью Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Рассказ о данных
Управление данными (около 2 дней)
Архитектуры больших данных
Реляционные базы данных и SQL
Сравнение баз данных SQL и NoSQL
Бизнес-аналитика
Защита данных в контексте анализа данных
Анализ данных в контексте больших данных (около 1 дня)
Подход MapReduce
Spark
NoSQL
Приборные панели (около 3 дней)
Библиотека: Dash
Структура приборных панелей - компоненты Dash
Настройка дашбордов
Обратные вызовы
Текстовый майнинг (около 1 дня)
Предварительная обработка данных
Визуализация
Библиотека: SpaCy
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Машинное обучение
Введение в машинное обучение (около 5 дней)
Зачем нужно машинное обучение?
Примеры применения
Контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение, обучение с подкреплением
Примеры наборов данных
Знакомство с данными
Обучающие, проверочные и тестовые данные
Просмотр данных
Составление прогнозов
Контролируемое обучение (около 5 дней)
Классификация и регрессия
Обобщение, чрезмерная и недостаточная подгонка
Размер набора данных
Алгоритмы для контролируемого обучения
Линейные модели
Классификаторы Байеса
Деревья решений
Случайный лес
Градиентный бустинг
k-nearest neighbours
Векторные машины с поддержкой
Условное случайное поле
Нейронные сети и глубокое обучение
Вероятности
Неконтролируемое обучение (около 5 дней)
Типы неконтролируемого обучения
Предварительная обработка и масштабирование
Преобразование данных
Масштабирование обучающих и тестовых данных
Уменьшение размерности
Разработка признаков
Манифольд-обучение
Декомпозиция главных компонент (PCA)
Факторизация неотрицательных матриц (NMF)
Манифольд-обучение с t-SNE
Кластерный анализ
Кластеризация k-Means
Агломеративная кластеризация
Иерархический кластерный анализ
DBSCAN
Кластерные алгоритмы
Оценка и совершенствование (около 2 дней)
Выбор модели и оценка модели
Настройка гиперпараметров оценщика
Кросс-валидация
Поиск по сетке
Метрики оценки
Классификация
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Глубокое обучение
Введение в глубокое обучение (около 1 дня)
Глубокое обучение как разновидность машинного обучения
Основы нейронных сетей (около 4 дней)
Перцептрон
Расчет нейронных сетей
Оптимизация параметров модели, обратное распространение
Библиотеки глубокого обучения
Регрессия против классификации
Кривые обучения, перебор и регуляризация
Оптимизация гиперпараметров
Стохастический градиентный спуск (SGD)
Момент, оптимизатор Адама
Скорость обучения
Конволюционная нейронная сеть (CNN) (около 2 дней)
Классификация изображений
Конволюционные слои, объединяющие слои
Перестраивающие слои, сглаживание, объединение глобальных средних
Архитектуры CNN ImageNet-Competition
Глубокие нейронные сети, исчезающие градиенты, пропуск связей, пакетная нормализация
Трансферное обучение (около 1 дня)
Адаптация моделей
Предварительное обучение без контроля
Расширение данных изображений, объяснимый ИИ
Региональный CNN (около 1 дня)
Локализация объектов
Проблемы регрессии
Разветвленные нейронные сети
Методы творческой генерации изображений (около 1 дня)
Генеративные адверсарные сети (GAN)
Глубокие подделки
Диффузионные модели
Рекуррентные нейронные сети (около 2 дней)
Анализ последовательностей
Рекуррентные слои
Обратное распространение во времени (BPTT)
Анализ временных рядов
Проблемы разрыва и исчезающего градиента
LSTM (Long Short-Term Memory)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Глубокий RNN
Глубокий LSTM
Обработка текста с помощью нейронных сетей (около 2 дней)
Предварительная обработка текста
Встраивание слоев
Классификация текста
Анализ смыслового содержания
Трансферное обучение в НЛП
Переводы
Метод последовательности в последовательность, архитектура кодера-декодера
Языковые модели (около 1 дня)
BERT, GPT
Слои внимания, трансформаторы
Конвейеры генерации текста
Суммирование
чатботы
Глубокое обучение с подкреплением (около 1 дня)
Управление динамическими системами
Агентские системы
Обучение через вознаграждение
Градиенты политики
Глубокое Q-обучение
Байесовские нейронные сети (около 1 дня)
Неопределенности в нейронных сетях
Статистическая оценка прогнозов
Доверие, стандартное отклонение
Несбалансированные данные
Методы выборки
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Возможны изменения. Содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы будете обладать знаниями в области анализа и визуализации данных, а также управления данными. Вы будете знакомы с наиболее важными причинами использования машинного обучения, областями его применения, а также с различными категориями и концепциями машинного обучения. Вы также будете знакомы с областями применения глубокого обучения и принципами работы нейронных сетей. Вы поймете, как нейронные сети могут распознавать объекты на изображениях и способны обеспечить машинное обучение и процессы документооборота.
Курс также включает в себя обучение немецкому языку для работы. Здесь вы научитесь составлять деловую переписку в соответствии с действующими нормами и уверенно общаться как внутри страны, так и за ее пределами. Теоретический материал из наиболее распространенных областей бизнеса дополняется языковыми компонентами, чтобы обеспечить интеграцию в немецкий рынок труда.
Компьютерные науки, математика, электротехника и люди со степенью в области (бизнес) инженерии.
Курс также ориентирован на специалистов из коммерческой и технической сфер, учитывая интегративную составляющую.
Машинное обучение используется во многих областях: самостоятельная разработка подходящих спам-фильтров для интернета, создание точных прогнозов уровня запасов в управлении цепочками поставок или разработка прогнозов покупок для отдельных клиентов или сегментов потребителей в маркетинге. Сотрудники, обладающие квалификацией в области машинного обучения, могут быть задействованы во всех отраслях и поэтому пользуются большим спросом на рынке труда.
В рамках курса вы также пройдете обучение немецкому языку для работы, что позволит вам вести деловую переписку в соответствии с действующими правилами и уверенно общаться как внутри страны, так и за ее пределами.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .