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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


  • Grundkonzepte: Machinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung
  • Lineare und generalisierte Regressionsmodelle, Logistische Regression
  • Support Vektor Maschinen
  • Bayesklassifikatoren
  • Nächste Nachbarn Methoden
  • Support Vektor Maschinen
  • Entscheidungsbäume, Random Forest Trees
  • Modellvalidierung
  • Dimensionalitätsreduktion
  • Künstliche neuronale Netze
  • Clusteranalyse

Didaktisches Konzept


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

Dauer

5 (Online-)Präsenztage + E-Learning + Prüfungseinheit

Lernform

Online / Präsenz

Ort

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

Niveau

Advanced

Voraussetzungen

Formal: Keine Inhaltlich: Programmierkenntnisse

Sprache

Deutsch / Englisch

Freie Plätze

10

Lehrende

Prof. Dr. Ulrich Klauck

Angebotshäufigkeit

Sommersemester

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

120 UE Selbststudium

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

Kosten

1.600,- EUR

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Franziska Wimmer

Franziska Wimmer

Seminare und Zertifikatskurse

+49 7361 576-1459
+49 (0) 152-335-71261
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