Maschinelles Lernen

Weiterbildungsprogramm Intelligente Eingebettete Mikrosysteme
Blended learning in Freiburg Im Breisgau

2.000 
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Wichtige informationen

Tipologie Kurs berufsbegleitend
Niveau Fortgeschritten
Methodologie Blended
Beginn Freiburg im breisgau
Unterrichtsstunden 180 Lehrstunden
Dauer 1 Semester
Beginn 14.10.2017
  • Kurs berufsbegleitend
  • Fortgeschritten
  • Blended
  • Freiburg im breisgau
  • 180 Lehrstunden
  • Dauer:
    1 Semester
  • Beginn:
    14.10.2017
Beschreibung

Wollten Sie schon immer wissen, wie man z.B. Wettervorhersagen treffen kann? Der Kurs gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet Maschinelles Lernen. Behandelt werden Methoden des überwachten, unüberwachten und optimierenden Lernens. Themengebiete sind unter anderem: Lernen im Hypothesenraum, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, etc.

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
14.Oktober 2017
Freiburg Im Breisgau
Georges-Köhler Allee 10, 79110, Baden-Württemberg, Deutschland
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Beginn 14.Oktober 2017
Lage
Freiburg Im Breisgau
Georges-Köhler Allee 10, 79110, Baden-Württemberg, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

Nach dem Kurs können Sie... ...sowohl exemplarische Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens sinnvoll interpretieren als auch Methoden zur Entwicklung von lernfähigen Systemen anhand konkreter Problemstellungen anwenden. ...Methoden zur Entwicklung von lernfähigen Systemen anhand konkreter Problemstellungen beherrschen. ...den gesamten Entwurfsprozess von grundsätzlicher Modellierung, Modellwahl und Konfiguration des Algorithmus unter Verwendung von "Rapidminer" selbstständig durchführen.

· An wen richtet sich dieser Kurs?

Der Kurs richtet sich an Fahkräfte aus den Bereichen Informatik, Mikrosystemtechnik, Elektrotechnik, Mechatronik oder anderen verwandten Disziplinen. Auch Personen ohne Hochschulabschluss, die sich berufsbegleitend in diesem Bereich weiterbilden möchten, können an dem Kurs teilnehmen.

· Voraussetzungen

Grundkenntnisse im Bereich der Algorithmen und Datenstrukturen, sowie mathematische Grundkenntnisse Weitere Informationen zu erwarteten Vorkenntnissen finden Sie unter https://www.masteronline-iems.de/weiterbildungskurse

· Qualifikation

Machine Learning ist ein aufstrebender Industriezweig. Sie können lernfähige Systeme in unterschiedlichen Bereichen (z.B. Robotik, Chemoinformatik, Business Intelligence) sinnvoll interpretieren und die grundsätzliche Modellierung, Modellwahl und Konfiguration des Algorithmus durchführen.

· Wo finde ich weitere Informationen?

Auf unserer Homepage (www.masteronline-iems.de) finden Sie ausführliche Informationen zu unserem gesamten Kursangebot und unserem Konzept.

Was lernen Sie in diesem Kurs?

Lernen im Hypothesenraum
Entscheidungsbäume
Neuronale Netze
Einführung Machine Learning
Einführung Data Mining
Einsatz von Algorithmen
Überwachte Lernverfahren
Unüberwachte Lernverfahren
Local Pattern Mining
Algorithmen

Dozenten

Dr. Joschka Boedecker
Dr. Joschka Boedecker
Natürlichsprachliche Systeme

Themenkreis

Einführung in das Forschungsgebiet Maschinelles Lernen.

Schwerpunkte:
  • Methoden des überwachten, unüberwachten und optimierenden Lernens
  • Lernen im Hypothesenraum
  • Entscheidungsbäume
  • Neuronale Netze

--> Beispiele praktischer Anwendung aus dem Bereich der Robotik, Chemoinformatik und der sogenannten Business Intelligence


Ablauf:
  1. Allgemeine Einführungsveranstaltung
  2. E-Training & Online-Meeting
  3. Prüfung und Zertifikat


Anmeldung bis zum 01. Oktober 2017 unter https://www.masteronline-iems.de/weiterbildungskurse

Erfolge des Zentrums

Zusätzliche Informationen

https://www.masteronline-iems.de/informationen/alle-kurse/maschinelles-lernen.html

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