Wissen neu vermitteln mit E-Learning

Software plays a dominant role in most areas with embedded systems (for example in the automotive sector). Businesses are faced with the challenge of tasking experienced engineers with software engineering more and more frequently. The distance learning programme provides the participants with well-?founded theoretical knowledge and the ability to acquire according practical methods, techniques and tools in the field of software engineering.

The English-language distance learning programme “Software Engineering for Embedded Systems” is accredited to award the academic degree Master of Engineering (M.Eng.).

Mandatory on-campus phases take place once per semester in Kaiserslautern.

At the moment, the tuition fees are EUR 2,450 per semester, plus a social contribution. The one-time fee for the Master's thesis currently amounts to EUR 720. For more information please visit our website.

Der Kurs Machine Learning mit Python ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

Das Modul Machine Learning mit Python gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh

Der Kurs Machine Learning mit R ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

Das Modul Machine Learning mit R gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen, z. B. wie Sie eine Prozess möglichst effizient ablaufen lassen oder wann die nächste Wartung durchgeführt werden muss, finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

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Lebenslanges Lernen und das Bestreben der Unternehmen, mit hervorragend geschulten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern das Unternehmen im Markt zu platzieren, ist eine Herausforderung für jedes Bildungsmanagement. Dieser Lehrgang vermittelt einen bestmöglichen Überblick über die Möglichkeiten, das interne Weiterbildungssystem zu optimieren und auszuweiten. SAP SuccessFactors ist hierfür eines der führenden Systeme. Optimal ist der modulare Aufbau, bei dem jedes Modul unabhängig von den anderen eingesetzt werden kann. Der Lehrgang vermittelt zudem Argumentationshilfen sowie Leitlinien für eine optimale Konzeptionierung. Ein optionaler Ergänzungstag zum Thema Learning Management Administration wird angeboten (Seminar 54086).

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