Maschinelles Lernen: Ausbildungen und Weiterbildungen im Bereich der Maschinellen Intelligenz
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Fragen-Antworten

An welche Zielgruppe richtet sich der CAS Maschinelles Lernen?

Angesprochen für die Ausbildung Maschinelles Lernen sind Professionals mit Hochschulabschluss sowie Berufspraxis von mehreren Jahren etwa als Analytiker/in, Data Miner, IT-Berater/in, IT-Projektleitende/r, Daten-Analyst/in, Business-Analyst/in, Ingenieur/in, Softwarearchitekt/in, Softwareentwickler/in oder Analytisches Marketing Spezialist/in.

Aus welchen Modulen besteht der Kurs in Maschinelles Lernen?

Die Weiterbildung Maschinelles Lernen ist in vier Module unterteilt, welche die Grundlagen der neusten Big Data Technologien vorstellen, zeigen, wie Streaming Technologien und skalierbare Machine Learning Algorithmen und Big Data Applikationen verwendet werden und wo und wie Big Data Technologien zur Analyse un- und strukturierter Daten eingesetzt werden. Dazu besuchen die Studierenden die Module „Machine Learning“, „Deep Learning“, „Text Analytics“, sowie „Advanced Topics in Big Data“.

Welchen Abschluss erlangen Absolventen des Lehrgangs Maschinelles Lernen?

Nach abgeschlossenem Kurs über maschinelles Lernen erlangen Studierende den Abschluss „Certificate of Advanced Studies in Machine Intelligence“.

Was sind die Ziele der Weiterbildung in Maschinelles Lernen?

Ziel der Weiterbildung über maschinelles Lernen ist es, den Studierenden Grundlagenwissen sowie praktische Anwendbarkeit zu Maschine Learning, Text Analytics, Deep Learning sowie Big Data Applications zu vermittelt. Absolventen und Absolventinnen sollen die optimalen Bedingungen von maschinellem Lernen und den Einsatz von Deep Learning kennen, Textanalysemethoden zur Bestimmung von Tendenzen (positiv oder negativ) in den sozialen Medien sowie den Einsatz von Big Data Methoden.

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Beschreibung

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Maschinelles Lernen - maschinelle Intelligenz schaffen

Maschinelle Intelligenz (artifizielle Intelligenz, AI) fällt unter das Gebiet Informatik und befasst sich mit dem intelligenten, automatisierten Verhalten. Maschinelles Lernen befasst sich mit dem Vorgang, Künstliche Intelligenz (KI) menschenähnlicher Art nachzuahmen. So werden Computer entwickelt und programmiert, welche Probleme in Eigenregie erkennen und lösen können. Modernste KI kann verschiedene mögliche Lösungen finden und die geeigneteste darunter auswählen, da sie auf Erfahrungen von vergangenen Problemlösungen zurückgreifen kann. Computer lernen, lesen, schreiben, sehen, hören - und können noch viel mehr. Ziel der Erforschung des intelligenten Problemlösungsverhalten und dem Entwickeln von intelligenter Computersoftware ist es, einen Computer zu erschaffen, der dank logischer mathematischer Algorithmen komplexe Aufgaben lösen kann, welche - würden sie durch Menschen ausgeführt - Intelligenz voraussetzen. Schachprogramme, Spracherkennungtools, Robotik oder Muster- und Texterkennung sind Beispiele für Künstliche Intelligenz.

Verschiedene Hochschulen bieten Aus- und Weiterbildungen zum Thema Maschinelles Lernen, Maschinelle Intelligenz oder Artifizielle Intelligenz an. Ein wichtiges Beispiel ist der CAS Machine Intelligence (FH); der Studiengang befasst sich mit Themen rund um das maschinelle Lernen und der erforderlichen Grundlagen zu deren Schaffung. Den Teilnehmern wird grundlegendes Wissen über verschiedene ML-Verfahren und deren Auswahlkriterien vermittelt. Absolventen lernen, soziale Netzwerke durch Methoden der Textanalyse zu durchleuchten um festzustellen, welche Äusserungen über ein bestimmtes Thema fallen. Zudem sind Big Data Methoden und das Deep Learning wichtige Themenschwerpunkte des Kurses. Der CAS ist Teil der Weiterbildungsstudiengänge DAS Data Science und MAS Data Science und richtet sich an Data Analysts, Business Analysts, Analytiker und Data Miner, Spezialisten auf dem Gebiet des analytischen Marketings, Softwareprogrammierer und -entwickler und IT-Spezialisten.

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