Zertifikatskurs Methoden der KI

Datum 16.06.2023 bis 22.07.2023
Dauer 4 Vorlesungstermine + 1 Prüfungstermin
Unterrichtszeiten i.d.R. freitags: 15:30 Uhr bis 20:30 Uhr; samstags: 09:30 Uhr bis 16:45 Uhr
Kosten 1.600,00 €
Zielgruppe Ingenieurs- und Naturwissenschaftler sowie Wirtschaftswissenschaftler mit domänen-spezifischem Hintergrund oder fachverwandter Richtung.
Bildungsart Fortbildung/Qualifizierung
Unterrichtsform Vor-Ort-Teilzeit
Voraussetzung Abgeschlossenes Erststudium (Ingenieurs-, Natur- oder Wirtschaftswissenschaften)
Abschluss Teilnahmebescheinigung (ohne Prüfungsleistung) oder Hochschulzertifikat mit 5 ECTS nach bestandener Prüfung
Förderung ESF-Förderung
Akademische Weiterbildung Dieser Kurs richtet sich speziell an Interessenten einer akademischen Weiterbildung.
Präsenzkurs Dieser Kurs findet ausschließlich als Anwesenheitsveranstaltung statt.
mind. Teilnehmerzahl k. A.
max. Teilnehmerzahl 8
Dozent Prof. Dr. Dieter Joenssen
URL des Kurses Details beim Anbieter
Anmelde URL des Kurses Direkte Anmeldung beim Anbieter
spezielles Angebot für Dozenten Keine Angabe.
Veranstaltungsort
 
Graduate Campus Hochschule Aalen
Beethovenstraße 1
73430 Aalen (Württemberg)

 

AbendkursBildungsgutscheinBarierrefreier Zugang
JaNeinNein

 

Beschreibung
Die Teilnehmenden kennen und verstehen die Konzepte des maschinellen Lernens. Sie können den Grundaufbau und Variationen der Verfahren einordnen. Sie verstehen den Prozess zum Aufbau qualitativ hochwertiger Modelle und können entsprechende Weichenstellungen definieren. Sie können diese Modelle trainieren und ihre Leistung verlässlich analysieren.

LEHRINHALTE
Introduction: What is Machine Learning? Building an understanding of what constitutes ML, beyond marketing buzz-words.
Introduction: Python & Machine Learning: Learning the basics of a programming language ubiquitous in Data Analytics.
CRISP-DM: A process to develop ML-Solutions: Quality and reproducibility built into this standardized, encompassing approach.
Modelling – general procedure & principles explained using regression: Creating models with low bias and high precision by introducing additional steps.
Methods: The core of any ML solution, learning methods for prediction.
Ensemble Methods: Improving on the predictive accuracy by applying meta models.

 

Schlagworte
innovation, sicherheit, zertifikat, digital, maschinell, datenanalyse, internet der dinge, industrie 4 0

 

Gelistet in folgenden Rubriken: