Storage Training

Storage Training
Kontakt | Standorte

 Sie sind hier: Home >> Workshops >> Künstliche Intelligenz >> AI210 Einführung in die Datenextraktion und Datenaufbereitung

Finden:
Workshops 
  Automic (UC4) 
  AWS 
  Backup & Recovery 
  Brocade 
  Cloud 
  Commvault 
  Datenbanken 
  DevOps 
  Fujitsu 
  Governance, Risk & Compliance  
  Hochverfügbarkeit 
  Industrie 4.0 
  Künstliche Intelligenz 
  Linux/Unix 
  Microsoft 
  NetApp 
  NetApp für Partner 
  Netzwerke 
  SAP 
  Security & Datenschutz 
  Softwareentwicklung 
  Storage Solutions 
  Veeam 
  Virtualisierung 
  Web-Seminare 
  Zertifizierungen 

Training: Künstliche Intelligenz

AI210 Einführung in die Datenextraktion und Datenaufbereitung

 

Kursbeschreibung (description):
Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in moderne Methoden der Datenextraktion und -aufbereitung. Vermittelt werden KI-gestützte Automatisierung repetitiver Aufgaben sowie Techniken zur Verarbeitung multimodaler Daten aus Text, Bildern, Audio und Video. Behandelt werden u.a. der Einsatz von Machine Learning, NLP und Bildverarbeitung sowie praxisorientierte Übungen zur effizienten Datenanalyse.
Zielgruppe (target group):
  • Entwickler
  • IT-Fachkräfte

Voraussetzungen (requirements):
 

Ziele (objectives):
Daten aus verschiedensten Quellen extrahieren, Daten aufbereiten und bereinigen, Textdateien verarbeiten, Daten aus Datenbanken einlesen, Webseiten auslesen, Daten aus weiteren Formaten extrahieren können.
Preis und Dauer (price and duration):
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.

Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
Termine (dates):
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
Inhalte (agenda):
1. Einführung in die Datenextraktion
  • Überblick über Datenquellen (Textdateien, Datenbanken, Websites, PDFs, Word-Dokumente)
  • Grundlegende Techniken und Tools zur Datenextraktion

2. Datenaufbereitung und -bereinigung
  • Methoden zur Bereinigung und Transformation von Daten
  • Umgang mit fehlenden Werten und Datenqualität

3. KI-gestützte Automatisierung
  • Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung von Aufgaben
  • Praktische Beispiele für die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen

4. Multimodale Datenverarbeitung
  • Verarbeitung von Text, Bildern, Videos und Audio
  • Nutzung von NLP (Natural Language Processing) und Bildverarbeitungstechniken