Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Mithilfe des maschinellen Lernens werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Es wird somit künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden
Maschinelles Lernen
- Kennen und verstehen Sie den Nutzen, Potentiale und Grenzen von Maschinellem Lernen
- Entwickeln Sie selbständig Modelle nach dem CRISP Prozess
- Erworbenes Wissen in der Praxis anwenden
Dates / Location / Cost
| Date | Location | Costs |
|---|---|---|
| This course has already started. Future sessions are being planned. |
Institution and Location
Institution
Center for Lifelong Learning Offenburg (CeLLO)
Location
Campus Hochschule Offenburg
Badstr. 24
77652 Offenburg
Target Audience and Prerequisites
Target Audience
Berufstätige und WiedereinsteigerInnen
Prerequisites
IT Grundlagen (z.B. Excel, Datenbanken etc.), Statistik TechnikerInnen und IngenieurInnen
Content and Learning Objectives
Learning Objectives
Einführung in Machine Learning, iteratives Vorgehen nach CRISP-DM, Explorative Datenanalyse, Lineare Regression, Klassifikation, Evaluation von Modellen, Deep Learning, Clustering, Assoziationsanalyse.
Course Format, Certification, Quality Assurance
Course Format
Blended-Learning
Certification
Hochschulzertifikat über 6 ECTS bei erbrachter Leistung
Workload
Insgesamt 180 h Kontaktzeit: 60 UE = 45 h (20h Präsenz + 25h Vorlesungsaufzeichungen) Selbststudium/Gruppenarbeit: 135 h
Creditpoints (ECTS)
6
Language
Deutsch / English
Group size
bis zu 20 TeilnehmerInnen
Academic Recognition
Der Zertifikatskurs kann für den berufsbegleitenden Masterstudiengang “Digitale Wirtschaft – Industrie 4.0” angerechnet werden
Costs
Costs
972,00 €
Lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Klaus Dorer
und Professorenkollegium
Neben seiner Lehrtätigkeit in der Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik ist Prof. Dorer wissenschaftlicher Leiter für Autonome Systeme sowie Mitglied des Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA).
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