CAS Practical Machine Learning

Dieses CAS befähigt Sie zur Anwendung von ML im eigenen Arbeitsgebiet, sowie zur Mitarbeit in Teams, die ML-Methoden einsetzen oder implementieren. Das CAS vermittelt Ihnen die methodischen Grundlagen, eine Übersicht zu Einsatzbereichen und Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning, ermöglicht Ihnen, bei der Konzeption und Evaluation von Machine Learning-Komponenten und Algorithmen mitzuarbeiten, vermittelt Ihnen die Werkzeuge zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Machine Learning-Algorithmen, und befähigt Sie, Machine-Learning Applikationen und Komponenten professionell zu entwickeln und mit der Programmiersprache Python zu arbeiten.

Das CAS Practical Machine Learning richtet sich an Informatiker*innen, die Machine Learning Komponenten kompetent in Software-Anwendungen integrieren wollen, sowie an Fachexpert*innen aus IT und Business, die Machine Learning-Techniken kennenlernen und anwenden möchten.

Es werden folgende Gebiete besprochen: Einführung in die Denk- und Handlungsweise des Machine Learning, Überwachtes Lernen, Feature Engineering, Python, Nicht-überwachtes Lernen, Neuronale Netze, Wahlfach: Image Analysis, Wahlfach: Text Analytics und Natural Language Processing (NLP), Projektarbeit.

Nach Abschluss des CAS Practical Machine Learning eröffnen sich Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, wie beispielsweise die Mitarbeit in interdisziplinären Teams zur Implementierung von ML-Lösungen, Tätigkeiten als Data Scientist oder Machine Learning Engineer, oder die Vertiefung in spezialisierten Bereichen wie Bildanalyse und NLP.

Das CAS wird meistens in Präsenzform durchgeführt. In Absprache mit der Klasse können auch Tage via MS-Teams in Distance Learning oder in Einzelfällen in Hybridform mit Online-Teilnahme parallel zum Präsenzunterricht durchgeführt werden.

Der Unterricht findet vorwiegend donnerstags von 8:30 bis 16:15 Uhr statt. Einzelne weitere Wochentage ebenfalls in der gleichen Zeitspanne.