Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing

Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing

Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning

Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning

Basic 3: Introduction to Machine Learning

Basic 2: Python Basics

Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)

Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash

Advanced 2: Deep Learning with Keras

Advanced 4: Computer Vision Open CV

Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Basic 2: Python Basics

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.

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.

OCR vs IDP: Vorteile von Intelligent Document Processing

Intelligent Document Processing“ heißt ein neuer Ansatz in der IT. Er erlaubt die automatisierte Datenerfassung aus Geschäftsdokumenten.

Edge Computing

Mit Edge Computing können Sie Daten dezentral, direkt am Ort ihrer Entstehung, analysieren und auswerten – und zwar nahezu in Echtzeit.

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.

Der Cloud vorgelagert: Edge Computing für Datenanalysen

Sicherheitsbedenken und Performance-Engpässe gestalten die Verarbeitung und Analyse von Daten in der Cloud zunehmend schwierig. So spricht einiges für eine Zwischenschicht: den Edge.

Process Mining

Process Mining unterstützt Ihr Unternehmen dabei, Geschäftsprozesse zu überwachen, zu analysieren und – nicht zuletzt – sie zu optimieren.

Fachbeitrag: Esperanto für Maschinen gesucht

In Fertigungsbetrieben stehen Maschinen unterschiedlichsten Baujahres und unterschiedlichster Ausstattung. Hinzu kommen verschiedene IT-Systeme, Plattformen und Datenquellen. Um diese Informationen zur Optimierung der Produktion und für Predictive Maintenance zu nutzen, sind einheitliche Datenmodelle nötig.