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Machine Learning

Fernlehrgang - Hochschule Fresenius

Machine Learning, zu deutsch maschinelles Lernen, bezeichnet die Generierung von Wissen aus Erfahrung im Rahmen eines Algorithmus. Der Begriff wird häufig im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet, stellt aber nur ein Teilgebiet, dieses größeren Feldes dar. Machine Learning beruht auf der programmierten Fähigkeit, Muster und Gesetzesmäßigkeiten zu erkennen und daraus selbstständig eine Lösung für das vorgegebene Problem zu entwickeln. Auf welche Art und Weise das geschieht, ist aber offen und wird erst vom Programm selbst anhand von Trainingsdaten entwickelt. Dadurch haben die Programmierenden am Ende keine Kontrolle mehr über die Details ihrer Anwendung. In der Praxis erzielt Machine Learning häufig gute Ergebnisse, wirft aber auch immer wieder Probleme auf.

In diesem Modul beschäftigst du dich nach der Einführung grundlegender Begriffe und Modelle mit der praktischen Anwendung des Machine Learnings. Anschließend kannst du etwa:

Die mathematischen Grundlagen auf die Modellgenerierung beim maschinellen Lernen anwenden
Die Prinzipien der Modellierung auf gegebene Probleme anwenden und ausführen
Klassifikationen und Regressionen auf vorhandene Rohdaten anwenden
Vorhandene Modelle optimieren, um verbesserte Resultate zu generieren

Termin	Ort	Preis^*
Beginn jederzeit möglich	online	auf Anfrage	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Mathematische Grundlagen: Statistische Prinzipien, Ableitungen und Matrizen
Klassifikations- und Regressionsmethoden: Einführung und praktische Anwendungen
Modelloptimierung: Methoden und Techniken zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit
Entscheidungsbäume: Grundlagen und Einsatz von Entscheidungswäldern
Neuronale Netze und SVMs: Einführung in Optimierungsverfahren
Clustering und Empfehlungsmodelle: Datenanalyse und -gruppierung
Anwendungsfall: Entwicklung, Implementierung und Bewertung eines Machine-Learning-Ansatzes

Dauer/zeitlicher Ablauf:

Individuell gestaltbar, Vertragslaufzeit bis zu 6 Monate

Ziele/Bildungsabschluss:

Teilnahmebestätigung oder Zertifikat.
Zertifikate sind anrechenbar auf ein fachlich ähnliches Studium. Voraussetzung: die Zulassungsbedingungen für den betreffenden Studiengang sind erfüllt.

Grundlagen der Mathematik gezielt auf Machine-Learning-Modelle anwenden
Klassifikations- und Regressionsverfahren sicher implementieren
Bestehende Modelle analysieren und mit modernen Techniken optimieren
Entscheidungsbaum- und Clustering-Verfahren auf reale Datensätze anwenden
Eigene Algorithmen entwickeln und wissenschaftlich evaluieren

Teilnahmevoraussetzungen:

Gleichzeitige Belegung des Moduls „Methoden und Anwendungen der AI“ empfohlen.
Nach Erwerb des Kurses kann es bis zu drei Tage dauern, bis dir der Kurs zur Verfügung steht.
Für die Bearbeitung des Kurses und das Ablegen der Prüfungsleistung hast du sechs Monate Zeit.

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