Was lernt man in einem CAS Machine Learning?

Ein CAS (Certificate of Advanced Studies) Machine Learning vermittelt fundierte Kenntnisse zur Anwendung moderner Algorithmen auf reale Daten. Die Weiterbildung deckt zentrale Verfahren wie Klassifikation und Regression ab, bietet Einblicke in Feature Engineering und behandelt Methoden zur Evaluierung von Modellen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf aktuellen Entwicklungen im Deep Learning, darunter neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformer-Architekturen. In praxisnahen Modulen werden die Inhalte anhand realer Fallbeispiele vertieft, um Kompetenzen in der Anwendung, Anpassung und im Deployment von Machine Learning Modellen zu entwickeln.

Typische Inhalte eines CAS Machine Learning:

• Grundlagen und Konzepte des maschinellen Lernens
• Klassifikations- und Regressionsmodelle
• Feature Engineering und Datenvorverarbeitung
• Modelltraining, -optimierung und -bewertung
• Einführung in Deep Learning, inklusive CNNs und Transformer
• Praktische Umsetzung mit gängigen Programmiersprachen und Tools (z. B. Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch)
• Deployment von Modellen in produktive Systeme

Ein CAS Machine Learning richtet sich an Personen mit technischem Hintergrund, die datenbasierte Lösungen entwickeln oder bestehende Prozesse automatisieren möchten. Die Weiterbildung legt grossen Wert auf die praktische Anwendung – ideal für Fachkräfte aus Data Science, Softwareentwicklung oder Ingenieurwesen.

Der genaue Inhalt kann beim CAS Machine Learning jedoch je nach Hochschule variieren. Es wird empfohlen, die Inhalte direkt bei der jeweiligen Institution abzuklären.

Fragen zum konkreten Lerninhalt? Über unser Kontaktformular kann direkt mit der gewünschten Schule Kontakt aufgenommen werden – einfach und unverbindlich.