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Machine Learning & Neural Networks
Verschaffen Sie sich Überblick über die verschiedenen Konzepte des maschinellen Lernens, um diese zu bewerten und Empfehlungen für problemadäquate Anwendungen geben zu können. Erlernen Sie diese Modelle zu trainieren sowie deren Leistung verlässlich zu schätzen.
Zielgruppe
Unser Angebot richtet sich an Weiterbildungsinteressierte mit einem Erststudium in den Fachbereichen Wirtschaft, Ingenieurwissenschaften oder Naturwissenschaften, die an der Schnittstelle von Fachbereich und Künstlicher Intelligenz ihre Kenntnisse vertiefen möchten.
Lernziele
Die Teilnehmenden können die verschiedenen Konzepte des maschinellen Lernens diskutieren. Sie sind in der Lage, verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens zu bewerten und können auf dieser Basis Empfehlungen für eine problemadäquate Anwendungen hervorbringen. Sie können diese Modelle trainieren und ihre Leistung verlässlich schätzen.
Lehrinhalte
- Grundkonzepte: Maschinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung
- Lineare und generalisierte Regressionsmodelle, Logistische Regression
- Support Vektor Maschinen
- Bayesklassifikatoren
- Nächste Nachbarn Methoden
- Support Vektor Maschinen
- Entscheidungsbäume, Random Forest Trees
- Modellvalidierung
- Dimensionalitätsreduktion
- Künstliche neuronale Netze
- Clusteranalyse
Didaktisches Konzept
Das Modul setzt sich aus abwechselnden Präsenz- und Selbstlernphasen zusammen.
Lernform
E-Learning + Präsenz
Dauer
10 Wochen
Freie Plätze
5
Nächster Starttermin
22. März 2025
Termine
22. März 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Live-Online
29. März 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Live-Online
04. April 2025
15:30 - 20:30 Uhr
Live-Online
05. April 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Live-Online
Prüfung
10. Mai 2025
(schriftliche Klausurarbeiten)
Anmeldeschluss
08. März 2025
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Formal: Keine Inhaltlich: Programmierkenntnisse
Sprache
Deutsch
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
20 UE geleitetes E-Learning
100 UE Selbststudium
Lehrende
Prof. Dr. Ulrich Klauck
Ort
Live-Online
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung
IHRE ANSPRECHPERSON
Karen Huep
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 1453
0160 - 1058367
karen.huep(at)hs-aalen.de