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Data Science mit AWS
End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren
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Design Patterns für Machine Learning
Best Practices für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps
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Datenintensive Anwendungen designen
Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
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Natural Language Processing mit PyTorch
Intelligente Sprachanwendungen mit Deep Learning erstellen
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ChatGPT in Softwareprojekten
Mit KI Codequalität, Anforderungen und Dokumentation verbessern
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Natural Language Processing mit Transformern
Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen
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Datenarchitekturen
Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen
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Programmieren mit KI
KI-Tools für alle Phasen der Codeerstellung nutzen
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Kubernetes Patterns
Wiederverwendbare Elemente zum Bauen und Deployen von Cloud-nativen Anwendungen
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Customer Experience visualisieren und verstehen
Durch Journeys, Service Blueprints und Diagramme zu einer erfolgreichen Kundenausrichtung
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