-
Derece türü: Goethe-Test PRO" sertifikası
"Makine Öğrenimi Geliştiricisi" Sertifikası -
Ek nitelikler: Veri Analitiği" sertifikası
Makine Öğrenimi" sertifikası
Derin Öğrenme" sertifikası -
Final Sınavı: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Goethe-Test PRO -
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
-
Eğitim dili: Alman
-
Süre: 20 Haftalar
Ticari ve teknik sektör için işle ilgili Almanca dil desteği
İş bağlamında işle ilgili dil becerileri (yaklaşık 1 gün)
Profesyonel iletişim için önemli dilbilgisi yapılarının tekrarı
Karmaşık dilsel yapıların mesleki bağlamda uygulanması
İşle ilgili metinleri okuma ve anlama, global ve seçici okuduğunu anlama
İş talimatlarını, konuşmaları ve toplantıları anlama
Profesyonel bir ortamda yazışma (yaklaşık 2 gün)
Profesyonel mektupların düzeni ve tasarımı
Çağdaş selamlamalar ve mektup girişleri
Müşteri odaklı mektup ve e-posta yazma
E-postalar ve mektuplar için yapay zeka destekli formülasyon yardımcıları
Şirket içinde raporlama
DIN 5008'e uygun ön yazıların oluşturulması
Profesyonel iletişimde yapay zeka (AI) (yaklaşık 1 gün)
Profesyonel çalışma ortamında yapay zeka araçlarına genel bakış
Yapay zeka aracılığıyla profesyonel yazışmalar için destek
Yapay zeka ile profesyonel metinlerin oluşturulması ve optimizasyonu
Günlük çalışma hayatında yapay zekanın fırsatları ve sınırlamaları
İletişim yönetimi profesyonel alanı (yaklaşık 3 gün)
Şirket içi iletişim
Ekiplerde iletişim biçimleri
Toplantılar ve sunumlar
Çatışma yönetimi
Değerleme görüşmelerinin yürütülmesi
İş görüşmelerinin yürütülmesi
Satış ve danışmanlık görüşmeleri
Yazma teklifleri
Ticaret fuarları ve ürün sunumları
Şikayetlerin işlenmesi
İş kariyer alanı (yaklaşık 6 gün)
İnsan kaynakları, yönetim ve iş hukukunun temelleri
Finans ve kontrolün temelleri
Bordro muhasebesinin yapısı ve içeriği
Analizleri, diyagramları ve istatistikleri anlama ve tanımlama
Profesyonel pazarlama alanı (yaklaşık 6 gün)
Reklamcılığın temelleri
Pazar analizi ve pazar araştırması
Çevrimiçi pazarlama ve e-ticaret
Pazarlama iletişimi
Pazarlama metinlerinin oluşturulmasında yapay zeka kullanımı
Şirket süreçleri (yaklaşık 7 gün)
Yeniden yapılandırma ve süreç yönetimi
Şirketteki süreç değişiklikleri
Dijital dönüşüm
Şirkette enerji yönetimi ve çevrenin korunması
Proje yönetimi
Lojistik ve ticaret profesyonel alanı (yaklaşık 8 gün)
Üretim ve
Satın alma ve tedarik
Teslimat ve nakliye
Perakende ticaret
Proje çalışması, sertifika hazırlığı ve sertifika sınavı "Goethe-Test PRO" (yaklaşık 6 gün)
Veri analitiği
Veri analizine giriş (yaklaşık 1 gün)
CRISP-DM referans modeli
Veri analitiği iş akışları
Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenmenin tanımı
Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleri şirketindeki gereksinimler ve rol
Python temellerinin gözden geçirilmesi (yaklaşık 1 gün)
veri türleri
Fonksiyonlar
Veri analizi (yaklaşık 3 gün)
Veri analitiği bağlamında merkezi Python modülleri (NumPy, Pandas)
Veri hazırlama süreci
Python'da veri madenciliği algoritmaları
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Veri görselleştirme (yaklaşık 3 gün)
Keşifsel veri analizi
içgörüler
Veri kalitesi
Fayda analizi
Python ile Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Veri hikayesi anlatımı
Veri yönetimi (yaklaşık 2 gün)
Büyük veri mimarileri
SQL ile ilişkisel veritabanları
SQL ve NoSQL veritabanlarının karşılaştırılması
İş Zekası
Veri analizi bağlamında veri koruma
Büyük veri bağlamında veri analizi (yaklaşık 1 gün)
MapReduce yaklaşımı
Kıvılcım
NoSQL
Gösterge Tabloları (yaklaşık 3 gün)
Kütüphane: Dash
Gösterge tablolarının yapısı ve özelleştirilmesi
Geri aramalar
Metin Madenciliği (yaklaşık 1 gün)
Veri ön işleme, görselleştirme
Kütüphane: SpaCy
Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimine Giriş (yaklaşık 5 gün)
Neden makine öğrenimi?
Uygulama örnekleri
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, kısmi denetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme
Veri seti örnekleri
Verileri tanıma
Eğitim, doğrulama ve test verileri
Veri görüntüleme
Tahminlerde bulunmak
Gözetimli öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Sınıflandırma ve regresyon
Genelleme, aşırı uyum ve yetersiz uyum
Veri setinin boyutu
Denetimli öğrenme için algoritmalar
Doğrusal modeller
Bayes sınıflandırıcıları
Karar ağaçları
Rastgele Orman
Gradyan Güçlendirme
k-en yakın komşular
Destek Vektör Makineleri
Koşullu Rastgele Alan
Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
Olasılıklar
Denetimsiz öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Denetimsiz öğrenme türleri
Ön işleme ve ölçeklendirme
Veri dönüşümleri
Eğitim ve test verilerinin ölçeklendirilmesi
Boyut küçültme
Özellik mühendisliği
Manifold öğrenme
Temel bileşen ayrıştırması (PCA)
Negatif olmayan matris faktörizasyonu (NMF)
t-SNE ile Manifold öğrenme
Küme analizi
k-Means kümeleme
Aglomeratif kümeleme
Hiyerarşik küme analizi
DBSCAN
Küme algoritmaları
Değerlendirme ve iyileştirme (yaklaşık 2 gün)
Model seçimi ve model değerlendirmesi
Bir tahmin edicinin hiperparametrelerinin ayarlanması
Çapraz Doğrulama
Izgara arama
Değerlendirme metrikleri
Sınıflandırma
Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Derin öğrenme
Derin Öğrenmeye Giriş (yaklaşık 1 gün)
Bir makine öğrenimi türü olarak derin öğrenme
Sinir ağlarının temelleri (yaklaşık 4 gün)
Çok katmanlı algılayıcılar
Sinir ağlarının hesaplanması
Model parametrelerinin optimizasyonu, geriye yayılım
Derin öğrenme kütüphaneleri
Regresyon vs. sınıflandırma
Tipik kayıp ve aktivasyon fonksiyonları
Model tahmininin metriklerle değerlendirilmesi
Regresyon ve sınıflandırma metrikleri
Öğrenme eğrileri, aşırı uyum ve düzenlileştirme
Hiperparametre optimizasyonu
L1/12 düzenlemesi
Okulu Bırakma
Erken durdurma
Stokastik gradyan inişi (SGD)
Momentum, Adam Optimiser
Öğrenme oranının optimizasyonu
Dinamik öğrenme oranı ayarı
Platoda öğrenme oranını azaltın
TensorBoard ile öğrenme oranı optimizasyonu
Uyum sürecini geri aramalarla kontrol edin
Modelleri kaydetme ve yükleme
Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) (yaklaşık 2 gün)
Görüntü sınıflandırma
Konvolüsyonel katmanlar, havuzlama katmanları
Katmanları yeniden şekillendirme, düzleştirme, küresel ortalama havuzlama
CNN mimarileri ImageNet-Competition
Derin sinir ağları, kaybolan gradyanlar, atlama bağlantıları, toplu normalizasyon
Transfer öğrenimi (yaklaşık 1 gün)
Modellerin uyarlanması ve birleştirilmesi
Denetimsiz ön eğitim
Görüntü verisi artırımı, açıklanabilir yapay zeka
Veri yükleyici
Bölgesel CNN (yaklaşık 1 gün)
Nesne lokalizasyonu
Anlamsal segmentasyon
Regresyon sorunları
Dallanmış sinir ağları
YOLO mimarisi
U-Net modelleri
Yaratıcı imaj oluşturma yöntemleri (yaklaşık 1 gün)
Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN)
Deepfakes
Difüzyon modelleri
Süperçözünürlük
Görüntü alanlarını tamamlama
Hugging Face'in fondöten modellerini uygulayın
Multimodal modeller
LoRA-İnce Ayar
Üretken modellerin uygulama alanları
Yasal kısıtlamalar
Tekrarlayan sinir ağları (yaklaşık 2 gün)
Dizi analizi
Tekrarlayan katmanlar
Zaman içinde geri yayılım (BPTT)
Zaman serilerinin analizi
Patlayan ve kaybolan gradyan problemleri
LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Derin RNN
Derin LSTM
Sinir ağları kullanarak metin işleme (yaklaşık 2 gün)
Metin ön işleme
Katmanları gömme
Metin sınıflandırması
Duygu analizi
Doğal Dil İşleme (NLP)
Çeviriler
Metin oluşturma
Diziden diziye yöntemi, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi
Yalnızca kodlayıcı ve yalnızca kod çözücü modelleri
Büyük dil modellerinin yerel uygulaması
Dil modelleri (yaklaşık 1 gün)
Transfomer mimarisi
Dikkat ve Çok Başlı Dikkat
Konumsal Kodlamalar
Büyük dil modellerine ince ayar yapma
Yönlendirme
Metin üretim hatları
Özetleme
Sohbet Robotları
Geri Alma Artırılmış Nesil
Yapay zeka ajanları
Derin pekiştirmeli öğrenme (yaklaşık 1 gün)
Dinamik sistemlerin kontrolü
Temsilci sistemleri
Ödüller aracılığıyla eğitim
Politika eğimleri
Derin Q-öğrenme
Bayesian sinir ağları (yaklaşık 1 gün)
Sinir ağlarındaki belirsizlikler
Tahminlerin istatistiksel değerlendirmesi
Güven, standart sapma
Dengesiz veri
Örnekleme yöntemleri
Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Değişiklikler mümkündür, kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.
Eğitim sonrasında veri analizi ve görselleştirmenin yanı sıra veri yönetimi konusunda da bilgi sahibi olacaksınız. Makine öğrenimini kullanmanın en önemli nedenleri, uygulama alanları ve makine öğreniminin çeşitli kategorileri ve kavramları hakkında bilgi sahibi olacaksınız. Ayrıca derin öğrenmenin uygulama alanlarına ve sinir ağlarının nasıl çalıştığına aşina olacaksınız. Sinir ağlarının görüntülerdeki nesneleri nasıl tanıyabildiğini ve makine öğrenimi ve belge süreçlerini nasıl sağlayabildiğini anlayacaksınız.
Kurs ayrıca ticari ve teknik bir çalışma ortamında tipik iletişim durumları için işle ilgili Almanca dil becerileri sağlar. Güncel yönetmeliklere göre iş yazışmalarını nasıl yazacağınızı ve iç ve dış kurumsal iletişimde nasıl güvenle hareket edeceğinizi öğreneceksiniz. İşletme, pazarlama ve lojistik gibi uzmanlaşmış konu alanları ile işle ilgili dil pratiğinin birleşimi, iletişim becerilerinizi profesyonel bir bağlamda daha da geliştirmenize yardımcı olacaktır.
Bilgisayar bilimleri, matematik, elektrik mühendisliği ve (işletme) mühendisliği diplomasına sahip kişiler
Kurs, bütünleştirici bir bileşen dikkate alınarak ticari ve teknik alanlardan uzmanlara da yöneliktir.
Makine öğrenimi çok sayıda uygulama alanında kullanılmaktadır: internet için uygun spam filtrelerinin bağımsız olarak geliştirilmesi, tedarik zinciri yönetiminde stok seviyelerinin kesin tahminlerinin oluşturulması veya pazarlamada bireysel müşteriler veya müşteri segmentleri için satın alma tahminlerinin geliştirilmesi. Makine öğrenimi alanında kalifiye olan çalışanlar tüm sektörlerde görevlendirilebilir ve bu nedenle işgücü piyasasında yüksek talep görmektedir.
Kurs ayrıca, iş yazışmalarınızı güncel yönetmeliklere uygun olarak yazabilmeniz ve hem dahili hem de harici olarak güvenle iletişim kurabilmeniz için size işle ilgili Almanca dil eğitimi sağlar. Bilgilendirici Goethe-Test PRO, edindiğiniz dil becerileri hakkında size ayrıntılı bir fikir verecek ve kariyerinize girmenizi ve ilerlemenizi kolaylaştıracaktır.
Anlamlı sertifikanız, edindiğiniz nitelikler hakkında ayrıntılı bir fikir verir ve kariyer beklentilerinizi geliştirir.
Didaktik kavram
Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).
Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.
Sanal sınıf alfaview®
BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.
alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.