Zertifikatskurs Advanced Machine Learning & Deep Learning
| Datum | 15.09.2024 bis 15.11.2024 |
| Dauer | 4 online Vorlesungstermine + 1 Prüfungstermin (online) |
| Unterrichtszeiten | freitags: 15:30 Uhr bis 20:30 Uhr; samstags: 09:30 Uhr bis 16:45 Uhr |
| Kosten | k. A. |
| Zielgruppe | Für Weiterbildungsinteressierte, die sich im Bereich maschinelle Lernverfahren und deren Einsatzgebiete, mit dem Schwerpunkt auf den neuesten Ansätzen zu Deep Learning, fortbilden möchten. |
| Bildungsart | Fortbildung/Qualifizierung |
| Unterrichtsform | E-Learning/ Blended Learning / Virtuelles Klassenzimmer |
| Voraussetzung | Abgeschlossenes Erststudium |
| Abschluss | Sie erhalten nach Abschluss eines Kurses entweder eine Teilnahmebestätigung (ohne Prüfungsleistung) oder ein Zertifikat der Hochschule Aalen mit Note und dem Nachweis des Erwebs von 5 ECTS*, das nach einer erfolgreich abgelegten Prüfungsleistung ausgestel |
| Präsenzkurs | Keine Angabe. |
| mind. Teilnehmerzahl | 8 |
| max. Teilnehmerzahl | 8 |
| Dozent | Prof. Dr. Nicolaj Stache |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| Anmelde URL des Kurses | Direkte Anmeldung beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
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Graduate Campus Hochschule Aalen
Beethovenstraße 1 73430 Aalen (Württemberg) |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|---|
| Ja | k. A. | k. A. | k. A. |
| Beschreibung |
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| LERNZIELE Die Teilnehmenden können maschinelle Lernverfahren und deren Einsatzgebiete, mit dem Schwerpunkt auf den neuesten Ansätzen zu Deep Learning, diskutieren. Sie können ihr Verständnis der theoretischen Grundlagen in die Praxis übertragen. LEHRINHALTE Überblick über Machine Learning und Deep Learning Verschiedene Arten des maschinellen Lernens im Überblick Handhabung der Daten für das maschinelle Lernen Neuronale Netze und Deep Learning Prozess: Training, Validierung Test; Begrifflichkeiten Convolutional Neural Networks Bekannte Netzwerkarchitekturen Transfer Learning Recurrent Neural Networks, LSTMs Besondere Anwendungsaufgaben: Semantische Segmentierung von Bildern, Autoencoder, GANs Visualisierung der Vorgänge in einem neuronalen Netz Wie KI überlistet werden kann Reinforcement Learning |
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