Maschinelles Lernen: Ausbildungen und Weiterbildungen im Bereich der Maschinellen Intelligenz
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Maschinelles Lernen - maschinelle Intelligenz schaffen
Fragen und Antworten
An welche Zielgruppe richtet sich der CAS Maschinelles Lernen?
Angesprochen für die Ausbildung Maschinelles Lernen sind Professionals mit Hochschulabschluss sowie Berufspraxis von mehreren Jahren etwa als Analytiker/in, Data Miner, IT-Berater/in, IT-Projektleitende/r, Daten-Analyst/in, Business-Analyst/in, Ingenieur/in, Softwarearchitekt/in, Softwareentwickler/in oder Analytisches Marketing Spezialist/in.
Welchen Abschluss erlangen Absolventen des Lehrgangs Maschinelles Lernen?
Nach abgeschlossenem Kurs über maschinelles Lernen erlangen Studierende den Abschluss „Certificate of Advanced Studies in Machine Intelligence“.
Aus welchen Modulen besteht der Kurs in Maschinelles Lernen?
Die Weiterbildung Maschinelles Lernen ist in vier Module unterteilt, welche die Grundlagen der neusten Big Data Technologien vorstellen, zeigen, wie Streaming Technologien und skalierbare Machine Learning Algorithmen und Big Data Applikationen verwendet werden und wo und wie Big Data Technologien zur Analyse un- und strukturierter Daten eingesetzt werden. Dazu besuchen die Studierenden die Module „Machine Learning“, „Deep Learning“, „Text Analytics“, sowie „Advanced Topics in Big Data“.
Wie lange dauert der CAS Maschinelles Lernen?
Die Weiterbildung in Maschinellem Lernen erstreckt sich über die Dauer von etwa fünf Monaten, wobei es sich hier um einen berufsbegleitenden Kurs mit einmal wöchentlichem Unterricht handelt.
Was sind die Ziele der Weiterbildung in Maschinelles Lernen?
Ziel der Weiterbildung über maschinelles Lernen ist es, den Studierenden Grundlagenwissen sowie praktische Anwendbarkeit zu Maschine Learning, Text Analytics, Deep Learning sowie Big Data Applications zu vermittelt. Absolventen und Absolventinnen sollen die optimalen Bedingungen von maschinellem Lernen und den Einsatz von Deep Learning kennen, Textanalysemethoden zur Bestimmung von Tendenzen (positiv oder negativ) in den sozialen Medien sowie den Einsatz von Big Data Methoden.
Erfahrungen, Bewertungen und Meinungen zur Ausbildung / Weiterbildung
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