{"course":{"productid":29818,"modality":3,"active":true,"language":"de","title":"AWS Discovery Day: Machine Learning Basics","productcode":"AWSDD-MLB","vendorcode":"AW","vendorname":"Amazon Web Services","fullproductcode":"AW-AWSDD-MLB","courseware":{"has_ekit":true,"has_printkit":false,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/amazon-awsdd-mlb","objective":"<p>W&auml;hrend dieser Veranstaltung werden Sie lernen:<\/p>\n<ul>\n<li>Was ist maschinelles Lernen?<\/li><li>Was ist die Pipeline f&uuml;r maschinelles Lernen, und welche Phasen gibt es?<\/li><li>Was ist der Unterschied zwischen &uuml;berwachtem und un&uuml;berwachtem Lernen?<\/li><li>Was ist verst&auml;rkendes Lernen?<\/li><li>Was ist Deep Learning?<\/li><\/ul>","audience":"<p>Diese Veranstaltung richtet sich an:<\/p>\n<ul>\n<li>Entwickler<\/li><li>L&ouml;sung Architekten<\/li><li>Daten-Ingenieure<\/li><li>Personen, die an der Entwicklung von L&ouml;sungen mit maschinellem Lernen interessiert sind - keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich!<\/li><\/ul>","outline":"<h5>Abschnitt 1: Grundlagen des maschinellen Lernens <\/h5><ul>\n<li>Klassische Programmierung vs. Ansatz des maschinellen Lernens<\/li><li>Was ist ein Modell?<\/li><li>Merkmale, Gewichte und Ausgaben des Algorithmus<\/li><li>Kategorien von Algorithmen f&uuml;r maschinelles Lernen<\/li><li>&Uuml;berwachte Algorithmen<\/li><li>Un&uuml;berwachte Algorithmen<\/li><li>Verst&auml;rkungslernen<\/li><\/ul><h5>Abschnitt 2: Was ist Deep Learning?<\/h5><ul>\n<li>Wie funktioniert Deep Learning?<\/li><li>Wie sich Deep Learning unterscheidet<\/li><\/ul><h5>Abschnitt 3: Die Pipeline f&uuml;r maschinelles Lernen<\/h5><ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Gesch&auml;ftliches Problem<\/li><li>Datenerfassung und -integration<\/li><li>Datenverarbeitung und Visualisierung<\/li><li>Technische Merkmale<\/li><li>Modellschulung und -abstimmung<\/li><li>Bewertung des Modells<\/li><li>Einsatz des Modells<\/li><\/ul><h5>Abschnitt 4: Was sind meine n&auml;chsten Schritte?<\/h5><ul>\n<li>Ressourcen zum Weiterlernen<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/amazon-awsdd-mlb\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Sie interessieren sich f&uuml;r maschinelles Lernen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Nehmen Sie an dieser Sitzung mit einem AWS-Experten teil und entmystifizieren Sie die Grundlagen. Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren Sie mehr &uuml;ber wichtige Konzepte, Terminologie und die Phasen einer Pipeline f&uuml;r maschinelles Lernen. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von maschinellem Lernen neue Erkenntnisse und Werte f&uuml;r Ihr Unternehmen erschliessen k&ouml;nnen.<\/p>\n<ul>\n<li>Niveau: Elementarstufe<\/li><li>Dauer: 1,5 Stunden<\/li><\/ul><p>Wir empfehlen den Teilnehmern dieser Veranstaltung, mit diesen weiterzulernen:<\/p>\n<ul>\n<li>Kurse\n<ul>\n<li><span class=\"attentionbbcode\" title=\"course: AW-AWSDL\">!<\/span><\/li><li><span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/course\/amazon-mloe\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>MLOps Engineering on AWS <span class=\"fl-prod-pcode\">(MLOE)<\/span><\/a><\/span><\/li><li><span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/course\/amazon-pdsasm\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>Practical Data Science with Amazon SageMaker <span class=\"fl-prod-pcode\">(PDSASM)<\/span><\/a><\/span><\/li><li><span class=\"attentionbbcode\" title=\"course: AW-ML-PIPE\">!<\/span><\/li><\/ul><\/li><li>Ressourcen<ul>\n<li>AWS Ramp-Up-Leitfaden: Maschinelles Lernen<\/li><\/ul><\/li><\/ul>","objective_plain":"W\u00e4hrend dieser Veranstaltung werden Sie lernen:\n\n\n- Was ist maschinelles Lernen?\n- Was ist die Pipeline f\u00fcr maschinelles Lernen, und welche Phasen gibt es?\n- Was ist der Unterschied zwischen \u00fcberwachtem und un\u00fcberwachtem Lernen?\n- Was ist verst\u00e4rkendes Lernen?\n- Was ist Deep Learning?","audience_plain":"Diese Veranstaltung richtet sich an:\n\n\n- Entwickler\n- L\u00f6sung Architekten\n- Daten-Ingenieure\n- Personen, die an der Entwicklung von L\u00f6sungen mit maschinellem Lernen interessiert sind - keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich!","outline_plain":"Abschnitt 1: Grundlagen des maschinellen Lernens \n\n\n- Klassische Programmierung vs. Ansatz des maschinellen Lernens\n- Was ist ein Modell?\n- Merkmale, Gewichte und Ausgaben des Algorithmus\n- Kategorien von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen\n- \u00dcberwachte Algorithmen\n- Un\u00fcberwachte Algorithmen\n- Verst\u00e4rkungslernen\nAbschnitt 2: Was ist Deep Learning?\n\n\n- Wie funktioniert Deep Learning?\n- Wie sich Deep Learning unterscheidet\nAbschnitt 3: Die Pipeline f\u00fcr maschinelles Lernen\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Gesch\u00e4ftliches Problem\n- Datenerfassung und -integration\n- Datenverarbeitung und Visualisierung\n- Technische Merkmale\n- Modellschulung und -abstimmung\n- Bewertung des Modells\n- Einsatz des Modells\nAbschnitt 4: Was sind meine n\u00e4chsten Schritte?\n\n\n- Ressourcen zum Weiterlernen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Sie interessieren sich f\u00fcr maschinelles Lernen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Nehmen Sie an dieser Sitzung mit einem AWS-Experten teil und entmystifizieren Sie die Grundlagen. Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren Sie mehr \u00fcber wichtige Konzepte, Terminologie und die Phasen einer Pipeline f\u00fcr maschinelles Lernen. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von maschinellem Lernen neue Erkenntnisse und Werte f\u00fcr Ihr Unternehmen erschliessen k\u00f6nnen.\n\n\n- Niveau: Elementarstufe\n- Dauer: 1,5 Stunden\nWir empfehlen den Teilnehmern dieser Veranstaltung, mit diesen weiterzulernen:\n\n\n- Kurse\n\n- (!)\n- MLOps Engineering on AWS (MLOE)\n- Practical Data Science with Amazon SageMaker (PDSASM)\n- (!)\n- Ressourcen\n- AWS Ramp-Up-Leitfaden: Maschinelles Lernen","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"2 Stunden"},"lastchanged":"2025-08-27T16:57:57+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/29818","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-awsdd-mlb"}}