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Birgit Welt

Study Coach

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Applied Machine Learning

Für Fach- und Führungskräfte, die sich neben dem Beruf wissenschaftlich weiterqualifizieren möchten.

Lernziele


Die Lehrveranstaltung widmet sich der Vertiefung der Methoden und Toolkompetenzen der Teilnehmenden anhand praktischer Projekttätigkeiten vom Business Understanding bis zum Deployment. Hierzu bringen die Teilnehmenden Wissen und Verständnis zu den Konzepten des maschinellen Lernens mit und können den Grundaufbau sowie Variationen der Verfahren diskutieren. Durch die Umsetzung und Anwendung im Projekt erweitern sie ihr Verständnis im Prozess zum Aufbau qualitativ hochwertiger Modelle, den Wert der Dokumentation und die entsprechend erforderlichen Weichenstellungen. Hierzu wird vertiefend auf Eigenheiten in ML-Projekten und der Umsetzung in der Deployment-Phase eingegangen.

Lehrinhalte


  1. Projektthemen und Rahmenbedingungen
    Vorstellung ausgewählter Projekte und Diskussion der Daten
  2. Referenzprozess CRISP-DM
    Vertiefung in dem Referenzprozess und dessen Anwendung in der Praxis mit einem Fokus auf Ergebnisobjekte und -typen sowie dem Mapping vom CRISP-Model auf den CRISP-Process in der Projektaufgabe.
  3. Agile Methoden und Anwendung im Referenzprozess
    Wiederholung der Agilen-Methoden zum Projektmanagement. Aufsetzen einer Projektstruktur im Referenzprozess und Besonderheiten.
  4. Predictive model interchange formats & ML-OPS
    Management und Serving von Machine Learning Modellen mit PMML und ML-OPS für Continuous Delivery von Modellen in einem Prediction Service.
  5. Projektarbeit und Betreuung
    Bearbeitung der gestellten Projektaufgaben Durchführung des Berichtswesens
  6. Projektpräsentationen
    Endpräsentation der Ergebnisse

Weitere Informationen zum Download


Lernform

Online / Präsenz

Zeitraum

4-6 (Online-)Präsenztage + Prüfungseinheit

Workload

5 ECTS

24 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

126 UE Selbststudium

Termine

16. November 202217. November 202218. November 202213. Januar 2023

Prüfung

Projekt

Anmeldeschluss

02. November 2022

Niveau

Advanced

Voraussetzungen

Formal: Keine Inhaltlich: Grundkenntnisse Programmierung Python, Kenntnisse in SKLearn, Caffe/Torch oder Tensorflow/Keras, Grundlagen Maschinelles Lernen in Methoden und Validierungsansätzen

Sprache

Deutsch

Freie Plätze

8

Lehrende

Prof. Dr. Dieter Joenssen

Ort

Online, HS Aalen, HS Mannheim, HS Ravensburg-Weingarten

Angebotshäufigkeit

Wintersemester

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung

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IHRE ANSPRECHPERSON


Katharina Grimm

Katharina Grimm

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

+49 7361 576-1458
+49 (0) 170-210-8476
katharina.grimm(at)hs-aalen.de