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Birgit Welt

Study Coach

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Methoden der KI

Für Ingenieurs-, Natur-, sowie WirtschaftswissenschaftlerInnen mit domänen-spezifischem Hintergrund oder fachverwandter Richtung.

Lernziele


Die Teilnehmenden kennen und verstehen die Konzepte des maschinellen Lernens. Sie können den Grundaufbau und Variationen der Verfahren einordnen. Sie verstehen den Prozess zum Aufbau qualitativ hochwertiger Modelle und können entsprechende Weichenstellungen definieren. Sie können diese Modelle trainieren und ihre Leistung verlässlich analysieren.

Lehrinhalte


  1. Introduction: What is Machine Learning? Building an understanding of what constitutes ML, beyond marketing buzz-words.
  2. Introduction: Python & Machine Learning: Learning the basics of a programming language ubiquitous in Data Analytics.
  3. CRISP-DM: A process to develop ML-Solutions: Quality and reproducibility built into this standardized, encompassing approach.
  4. Modelling – general procedure & principles explained using regression: Creating models with low bias and high precision by introducing additional steps.
  5. Methods: The core of any ML solution, learning methods for prediction.
  6. Ensemble Methods: Improving on the predictive accuracy by applying meta models.

Didaktisches Konzept


Didaktisch sinnvolle Kombination aus Präsenzstudium und selbst gesteuertem Lernen.

Weitere Informationen zum Download


Lernform

Präsenz

Zeitraum

4 Wochen

Workload

5 ECTS

32 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

118 UE Selbststudium

Prüfung

schriftliche Klausurarbeiten

Niveau

Advanced

Voraussetzungen

Umgang mit PC, Basiswissen Programmieren, Mathematik auf Bachelorniveau Ingenieursstudium, Basiswissen Wahrscheinlichkeitslehre

Sprache

Englisch

Freie Plätze

12

Lehrende

Prof. Dr. Dieter Joenssen

Ort

Aalen

Angebotshäufigkeit

Wintersemester oder 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