Das Weiterbildungsprogramm IEMS der Universität Freiburg gibt aktuelles Forschungswissen und Grundlagenkompetenzen an Fach- und Führungskräfte der Industrie weiter. An der Schnittstelle von Informatik, Mikrosystem- und Elektrotechnik lernen Sie von führenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern und erwerben Kompetenzen in einem Zukunftsfeld der Industrie. Während Sie eine Einführung in das Forschungsgebiet des Maschinellen Lernens erhalten, lernen Sie unter anderem, wie man automatisch Spam E-Mails erkennt oder Gehirndaten klassifiziert. Darüber hinaus werden in diesem Kurs Fachkenntnisse über das weitreichende Potenzial vernetzter eingebetteter Systeme vermittelt.
Maschinelles Lernen für eingebettete Systeme (CAS)
- Hohe Flexibilität durch berufsbegleitendes Lernen
- Direkte Anwendbarkeit durch praxisnahe Inhalte
- Internationale Anerkennung Ihrer Studienleistungen
- Kombination aus bewährten Bildungsstrukturen der Universität und modernem Blended-Learning-Konzept
Termine / Veranstaltungsort / Kosten
| Termin | Veranstaltungsort | Kosten |
|---|---|---|
| Kurs läuft bereits. Weitere Termine in Planung. |
Veranstalter und Veranstaltungsort
Veranstalter
Albert-Ludwigs-Universität FreiburgWeiterbildungsprogramm IEMS
Veranstaltungsort
Georges-Köhler-Allee 1079110 Freiburg
Online
Zielgruppe und Voraussetzungen
Zielgruppe
Unsere Kurse richten sich an Absolvent*innen technischer Studiengänge oder an Inte- ressierte, die aufgrund ihrer Berufserfahrung über Kompetenzen auf vergleichbarem Niveau verfügen (z.B. Techniker, Meister).Teilnahmevoraussetzungen
Absolvent*innen eines technischen Studiengangs, einer technischen Ausbildung oder Interessierte mit einschlägigem beruflichen Hintergrund. Damit wir Ihre Vorkenntnisse für die gewählten Kurse besser einschätzen und Sie dementsprechend besser beraten können, erheben wir Daten über Ihre Ausbildung sowie Ihren beruflichen Werdegang.Zulassungsunterlagen
Aktueller Lebenslauf, Nachweis über den bisherigen Ausbildungsweg.Inhalte und Lernziele
Inhalte
Während Sie eine Einführung in das Forschungsgebiet des Maschinellen Lernens erhalten, lernen Sie unter anderem, wie man automatisch Spam E-Mails erkennt oder Gehirndaten klassifiziert. Darüber hinaus erhalten Sie auch in diesem Kurs einen Einblick in das weitreichende Potenzial vernetzter eingebetteter Systeme.Lernziele
Der Kurs gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet des Maschinellen Lernens, dessen Methoden aus existierenden Daten Zusammenhänge ableiten, um so Lösungen für Problemstellungen aus nahezu allen Bereichen unseres Alltags bereitzustellen. Im Zuge dessen werden Methoden des unüberwachten und vor allem des überwachten Lernens erarbeitet. Darüber hinaus werden diese Kompetenzen mit den Grundlagen vernetzter eingebetteter Systeme kombiniert.Format, Abschluss, Qualitätssicherung
Lehr- / Lernformat
Blended-Learning
Abschluss
Ein Certificate of Advanced Studies (CAS) ist ein Weiterbildungsprogramm, gestaltet nach dem europäischen System zur Anrechnung von Studienleistungen (ECTS).Zeitaufwand
360 Stunden (Lehrveranstaltungen und Selbststudium)Creditpoints (ECTS)
12
Sprache
Deutsch
Termine und Fristen
Der aktuelle Kurs hat bereits begonnen. Neue Termine werden online bekanntgegeben.
Kosten
Kosten
Verfügen Sie bereits über einen erfolgreich abgeschlossenen IEMS-Einzelkurs, der Bestandteil eines CAS (Certificate of Advanced Studies) ist, haben Sie die Möglichkeit Ihren Abchluss mit der Teilnahme an einem weiteren Einzelkurs zu einem CAS zu erweitern. Dabei erhalten Sie Ihren zweiten Kurs zu einem Sonderpreis i.H.v. 1950€.Dozent*innen
Prof. Dr. Josif Grabocka
Representation Learning Research Group, Universität Freiburg
Prof. Dr. Axel Sikora
Professor für Elektrotechnik und Informationstechnik, Hochschule Offenburg
Representation Learning Research Group, Universität Freiburg
Prof. Dr. Axel Sikora
Professor für Elektrotechnik und Informationstechnik, Hochschule Offenburg
Zum nachlesen
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Projektmanagement in Software Engineering für Embedded Systems
Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen
Entwurf von Mikrosystemen
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Microcontroller und FPGA-Systeme
Echtzeit-Betriebssysteme und Zuverlässigkeit
Vernetzte Eingebettete Systeme
Maschinelles Lernen
Grundlagen Algorithmik und Wahrscheinlichkeit (CAS)
Eingebettete Mikrosysteme: Bauelemente und Vernetzung (CAS)
Was sagen die anderen?
Den Praxisbezug finde ich sehr groß. Ich habe schon einige Sachen im Job gebraucht, die ich bei IEMS gelernt habe und auch schon an Kollegen weitervermittelt.
