Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Master
Blended learning in Lüneburg
Beschreibung
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Kursart
Master
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Studienmodus
Teilzeit
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Methodik
Blended
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Ort
Lüneburg
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Dauer
2 Semesters
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Beginn
Oktober
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Credits
20
Mit dem Zertifikat Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erweitern und vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und ebnen den Weg zu einer Karriere als Datenspezialist*in. Sie erwerben methodische Kenntnisse im Umgang mit Lernproblemen und erweitern Ihre beruflichen Handlungsspielräume im Bereich Artificial Intelligence. In Verbindung mit Ihrem spezifischen Wissen aus der eigenen beruflichen Fachdomäne können Sie das erlernte Wissen innerhalb kurzer Zeit gewinnbringend in Organisationen einsetzen.
Standorte und Zeitplan
Lage
Beginn
Beginn
Hinweise zu diesem Kurs
Um das Zertifikat zu studieren, müssen Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:
- Bachelorabschluss
- mindestens ein Jahr einschlägige Berufserfahrung im Anschluss an Ihren ersten Hochschulabschluss
- Fachkenntnisse in den Bereichen Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS (falls nicht aus einem vorangegangenen Studium bzw. Weiterbildung nachweisbar, zum Beispiel durch das berufsbegleitende Zertifikatsstudium Data Analytics)
- ausreichende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
https://www.leuphana.de/professional-school/zertifikatsstudium-berufsbegleitend/it-digitalisierung/machine-learning.html
Meinungen
Themen
- Algorithmus
- Data science
- Algebra
- Stochastik
- Maschinelles Lernen
Dozenten
nicht benannt
Recht
Inhalte
Als Absolvent*innen des Zertifikats Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- besitzen Sie umfassendes Wissen in linearer Algebra, Analysis, Statistik und Stochastik in Hinblick auf Data Science relevante Themen
- können Sie Probleme aus dem Bereich des maschinellen Lernens analysieren, formalisieren und geeignete Verfahren zum Lernen von Daten auswählen
- sind Sie befähigt, maschinelle Lernalgorithmen selbstständig konzipieren, implementieren und deren Ergebnisse evaluieren
- sind Sie Expertin bzw. Experte darin, Deep Learning Schlüsselarchitekturen nach Lernszenarien zu unterscheiden und zuordnen, sowie Neuronale Netze zur Lösung von Lernproblemen zu implementieren
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen