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Maschinelles Lernen

Anbieter:
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Typ:
berufsbegleitend / Fernstudium
Abschluss:
Zertifikat (Zertifikat)
Dauer:
6 Monat(e)
Link zum Anbieter

Die Ausbildung

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.

Gründe sich mit maschinellem Lernen auseinanderzusetzen sind unter anderem:
  • die Fortschritte in der Algorithmenentwicklung und der dazugehörigen Theorie
  • die stetig zunnehmende Menge an Daten
  • die steigende Rechenleistung
  • es handelt sich um einen aufstrebenden Industriezweig
Es gibt unter anderem folgende drei Nischen für Maschinelles Lernen:
  • Data mining: Nutzung historischer Daten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern
    Beispiel: Medizinische Akten => Medizinisches Wissen -
  • Softwareanwendungen die nicht mehr manuell programmierbar sind
    Beispiel: Autonomes Fahren, Spracherkennung
  • Selbstanpassende Programme
    Beispiel: Newsreader der sich an die Vorlieben des Benutzers anpasst
Beispiele praktischer Anwendungen der im Kurs behandelten Themen sind etwa der Einsatz der Algorithmen im Bereich der Robotik, der Chemoinformatik oder in der so genannten Business Intelligence.

Berufsbild und Zielgruppe

Beispiele für die Verwendung der vermittelten Inhalte:
  • Überwachte Lernverfahren wie Entscheidungsbäume oder Regellerner können komplexe Zusammenhänge in Daten erfassen und Vorhersagen für einzelne, vorher unge- sehene Beispiele treffen. So werden Entscheidungs- baumlernverfahren bei der Online-Kreditvergabe benutzt, um innerhalb von Sekunden eine Zu- oder Absage zu erteilen.
  • Unüberwachte Lernverfahren wie das Clustering decken Ähnlichkeiten in komplexen Beispielen auf, die nicht unbedingt offensichtlich sein müssen. In der Molekular- biologie werden diese verwendet, um Rückschlüsse auf Funktionen von Proteinen zu erlangen.
  • Lokale Mustererkennung (Local Pattern Mining) wird zur Assoziationsanalyse verwendet. Algorithmen, wie der Apriori-Algorithmus, dienen zum Auffinden von bestimmten Zusammenhängen in transaktionsbasierten Datenbanken. Eine häufige Anwendung dieser Verfahren ist die Waren- korbanalyse. Diese wird in Internetbuchhandlungen verwendet, um Kunden aufzuzeigen, welche Produkte von anderen Kunden zusammen mit dem zuvor ausgewählten Produkt gekauft wurden.
Zielgruppe:
  • Entwickler
  • Ingenieure
  • qualifizierte Fachkräfte
  • Entscheidungsträger

Ausbildungsschwerpunkte

  • Maschinelles Lernen
  • Data-Mining
  • Entscheidungsbäume
  • Neuronale Netzwerke
  • Bayes'sches Lernen
  • Pattern-Mining
  • Clustering
  • Assoziationsanalyse
  • Apriori-Algorithmus
  • Assoziationsregel

Aufnahme und Zugangsvoraussetzungen

Gesamtkosten:
€ 2.300.-

Neben technischen Voraussetzungen (schneller Internetzugang, Computerkompetenz) setzen die Kurse ein bestimmtes Niveau an Fachwissen voraus. In der Regel werden Grundkenntnisse im jeweiligen Fachbereich verlangt, vertiefte Grundkenntnisse können durch das Absolvieren von Basiskursen erworben werden. Ein erster Hochschulabschluss im Bereich der Mikrosystemtechnik, Informatik oder verwandten Fächern wird i.d.R. für die Einzelkurse nicht vorausgesetzt, kann jedoch für das erforderliche Grundlagenwissen hilfreich sein.

Online weiterbilden: schnell, flexibel und individuell

  • Bestimmen Sie Ihr persönliches Lerntempo.
  • Entscheiden Sie selbst wo Sie lernen.
  • Profitieren Sie von unseren innovativen Lernmedien: Den E-Lectures.
  • Lernen Sie schneller und effektiver durch vertiefende Übungen und Selbsttests.
  • Bekommen Sie Unterstützung wann immer Sie sie benötigen; Ihr persönlicher Tutor ist jederzeit für Sie ansprechbar.
  • Sparen Sie sich Reise- und Unterbringungskosten durch wenige Präsenzphasen.

Sprachangebot und Auslandssemester

Sprache verpflichtend:
Deutsch, Englisch
Auslandssemester:
nicht möglich

Informationsmaterial anfordern

Hier können Sie kostenloses Informationsmaterial zu diesem Studiengang direkt vom Bildungsanbieter Albert-Ludwigs-Universität Freiburg anfordern. Die angegebenen Daten werden ausschließlich an diesen Bildungsanbieter übermittelt und selbstverständlich nicht an Dritte weiter gegeben.

Ich bitte um:

Der Anbieter

Das Weiterbildungsprogramm Intelligente Eingebettete Mikrosysteme (IEMS) der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg bietet berufsbegleitende wissenschaftliche Weiterbildungskurse im Bereich Embedded Systems an. Mit einer bundesweit einmaligen Konstellation eines Instituts für Mikrosystemtechnik und eines Instituts für Informatik unter dem Dach der Technischen Fakultät bietet sie ein ideales Umfeld für einen interdisziplinären Kompetenzerwerb auf höchstem fachlichem Niveau.

Die Universität Freiburg ist führend im Bereich Vorlesungsaufzeichnungen und hat langjährige Erfahrung im Bereich innovativer Bildungstechnologien. Alle Angebote werden von Bildungsexperten didaktisch betreut und mit Hilfe regelmäßiger Evaluationen weiterentwickelt. Die Begleitforschung unterstützt die hohe Qualität der Weiterbildung und ermöglicht einen gelungenen Wissenstransfer.

Ausbildungsberatung und Information

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Weiterbildungsprogramm IEMS

Georges-Köhler-Allee 10
79110 Freiburg
Deutschland