BCS Machine Learning Award
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Dauer
1 Tag
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösung Online Live
Machine-Learning-Kompetenz gewinnt rasant an Bedeutung – genau hier setzt diese Qualifikation an. Moderne Methoden, praxisnahe Konzepte und ein klarer Blick auf aktuelle Entwicklungen schaffen eine solide Grundlage für strategische Entscheidungen im datengetriebenen Umfeld. Komplexe Inhalte werden verständlich vermittelt und verbinden technisches Know-how mit realen Anwendungsimpulsen aus Wirtschaft, Forschung und digitaler Produktentwicklung.
Schwerpunkte:
- Grundlagen statistischer Modelle und moderner Lernverfahren.
- Einsatz von Algorithmen für Prognosen, Mustererkennung und Automatisierung.
- Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellvalidierung.
- Qualitätssicherung und verantwortungsbewusste Nutzung intelligenter Systeme.
- Überblick über Technologien, Tools und aktuelle Branchentrends.
Ein kompaktes Gesamtpaket, das Orientierung, Relevanz und Zukunftsfähigkeit im Umfeld moderner Machine-Learning-Technologien vereint.
- Definition und Überblick
- Anwendungen des maschinellen Lernens
- Die Rolle von Lernagenten
- Das Konzept des Deep Learning
- Zweck und Funktion neuronaler Netze
- Integration mit wissensbasierten Systemen
- Dateninteraktion im maschinellen Lernen
- Programmiersprachen für maschinelles Lernen
- Software-Tools: Open Source vs. proprietär
- Mathematische Grundlagen
- Gängige Algorithmen im maschinellen Lernen
- Arten des Lernens: überwacht, unüberwacht und halbüberwacht
- Problemidentifizierung für Lösungen mit maschinellem Lernen
- Datenaufbereitung und -verarbeitung
- Training von Modellen für maschinelles Lernen
- Testen und Validieren von Modellen
- Bewertung und Berichterstattung der Ergebnisse an die Stakeholder
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