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Birgit Welt

Study Coach

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Machine Learning & Neutral Networks

Für Weiterbildungsinteressierte mit Erststudium der Wirtschafts-, Ingenieur- oder Naturwissenschaften an der Schnittstelle von Fachbereich und Künstlicher Intelligenz.

Lernziele


Die Teilnehmenden können die verschiedenen Konzepte des maschinellen Lernens diskutieren. Sie sind in der Lage, verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens zu bewerten und können auf dieser Basis Empfehlungen für eine problemadäquate Anwendungen hervorbringen. Sie können diese Modelle trainieren und ihre Leistung verlässlich schätzen.

Lehrinhalte


1. Grundkonzepte: Machinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung

2. Lineare und generalisierte Regressionsmodelle, Logistische Regression

3. Support Vektor Maschinen

4. Bayesklassifikatoren

5. Nächste Nachbarn Methoden

6. Support Vektor Maschinen

7. Entscheidungsbäume, Random Forest Trees

8. Modellvalidierung

9. Dimensionalitätsreduktion

10. Künstliche neuronale Netze

11. Clusteranalyse

Didaktisches Konzept


Das Modul setzt sich aus abwechselnden Präsenz- und Selbstlernphasen zusammen.

Weitere Informationen zum Download


Lernform

Online / Präsenz

Zeitraum

10 Wochen + 2 Wochen Ferien

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

20 UE geleitetes E-Learning

100 UE Selbststudium

Prüfung

28. Mai 2022
(schriftliche Klausurarbeiten)

Anmeldeschluss

21. Februar 2022

Niveau

Advanced

Voraussetzungen

Formal: Keine Inhaltlich: Programmierkenntnisse

Sprache

Deutsch / Englisch

Freie Plätze

10

Lehrende

Prof. Dr. Ulrich Klauck

Ort

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

Angebotshäufigkeit

Sommersemester

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

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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