TensorFlow mit Zusatzqualifikation Python sowie Datenbanksysteme mit SQL In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Anwendung von TensorFlow für machine learning. Sie werden in die Lage versetzt, neuronale Netze zu entwickeln und zu trainieren, um komplexe Datenmuster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie erwerben fundierte Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die für machine learning essenziell ist. Zudem lernen Sie, relationale Datenbanken mit SQL zu erstellen und zu verwalten, um Daten effizient zu speichern und abzurufen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenanalyse und -visualisierung, um machine learning-Modelle optimal zu interpretieren. Durch praxisorientierte Übungen und Projekte wenden Sie die erlernten Konzepte direkt an. Dabei nutzen Sie TensorFlow, Python und SQL, um realistische machine learning-Probleme zu lösen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, machine learning-Modelle zu entwickeln und in bestehende Systeme zu integrieren. Dies ermöglicht Ihnen, datengetriebene Entscheidungen in Ihrem beruflichen Umfeld zu unterstützen.

TensorFlow und Keras: Grundlagen und Anwendungen
  • Kenntnisse im Bereich machine learning: Installation und Einrichtung von TensorFlow
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow
  • Erweiterte Anwendungen aus dem machine learning mittels Keras
  • Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
  • Vertiefung der FCN- und CNN-Modellentwicklung im machine learning
  • Analyse von Machine Learning in TensorFlow
  • Tipps und Tricks für den effektiven Einsatz von machine learning mit TensorFlow

Fehlerbehebung und Problemlösen in TensorFlow
  • Problemlösungskompetenz für Herausforderungen im machine learning bei nicht funktionierenden Modellen

Datenbanksysteme mit SQL: Modelle und Abfragen
  • Basiskonzepte relationaler Datenbanken mit Fokus auf machine learning
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Wahl geeigneter Datentypen und Keys für machine learning
  • SELECT, JOIN und GROUP BY
  • Einsatz von Transaktionen im Kontext von machine learning
  • Handling von Nebenläufigkeit

Python-Programmierung: Von Grundzügen zu Algorithmen
  • Einführung in Algorithmen und Python-Grundlagen mit Bezug zu machine learning
  • Variablen und Zuweisungen
  • Verarbeitung verschiedener Datentypen für den Einsatz im machine learning
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Effiziente Anwendung von Schleifen im Bereich machine learning
  • Funktionen definieren und aufrufen
  • Zuverlässige Fehlerbehandlung in machine learning Projekten
  • Module importieren und nutzen