Zusammenfassung
Den Begriff Machine Learning verbindet man meistens mit der Thematik der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme sind durch das maschinelle Lernen in der Lage, Muster zu erkennen und so selbstständig Lösungen zu entwickeln. Dies erfolgt auf der Grundlage von Algorithmen und Datensätzen, die in das System eingespielt werden müssen. Die Einsatzmöglichkeiten für Machine Learning sind vielfältig und können für viele Unternehmen nützlich sein.
In der Weiterbildung bekommst du einen Überblick zum Gebiet des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz sowie über Deep Learning und Computer Vision. Außerdem erfährst du, wie Machine Learning in unterschiedlichen Unternehmen eingesetzt werden und wie das Projektmanagement hierzu funktionieren kann.
Zielgruppe
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit einem Computer.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundlagenkenntnisse in der Programmierung. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Trainings- und Testdaten
Daten sichten
Vorhersagen treffen
Klassifikation, Regression, Verallgemeinerung
Over- und Underfitting, Beispieldatensätze
k-nächste-Nachbarn, Lineare Modelle
Entscheidungsbäume und Naive Bayes-Klassifikation
Support Vector Machines, Deep Learning
Vorverarbeitung, Dimensionsreduktion, Extraktion von Merkmalen
Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung, Manifold Learning mit t-SNE
Clusteranalyse-k-means-Clustering, Agglomeratives Clustering
DBSCAN, Vergleichen und Auswerten von Clusteralgorithmen
Kategorische Variablen, Interaktion und Polynome
Univariate nicht lineare Transformation
Univariate Statistiken, Modellbasierte Auswahl von Merkmalen
Unsere Lernplattform
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