Maschinelles Lernen - INDUSTRIE 4.0 (Masterniveau)
Übersicht
Microcredentials
Zertifikat
6
Hochschule für Technik, Wirtschaft und Medien Offenburg
Offenburg
abgelaufen
Deutsch
972,00 €
Berufsbegleitender Kurs
1 Semester
Wissensgruppen und Schwerpunkte
Wissensgruppen und Wissensbereiche
Schwerpunkte
Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehören: maschinelles Lernen
Gesamtkosten
Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 972,00 Euro.Lehr- und Lernformate
Berufsbegleitender Kurs
Blended Learning (Präsenz)
Information
- Asynchron: Bei einem asynchronen Konzept werden die Kursmaterialien (Texte, Präsentationen, Podcasts, Screencasts, Videos) zur Verfügung gestellt und die Teilnehmer können diese zu einem anderen Zeitpunkt abrufen bzw. bearbeiten.
- Synchron: Bei einer synchron stattfindenden Veranstaltung sind Sie und Ihre Studierenden gleichzeitig in einem virtuellen Raum oder auf einer Plattform anwesend.
- Präsenz: Bei einer Veranstaltung vom Typ 'Präsenz' ist die Teilnahme am Standort der weiterbildenden Hochschule erforderlich.
Die Vorlesung Machine Learning wird im Flipped Classroom durchgeführt. D.h. die Teilnehmer*innen müssen vor der Teilnahme an den Präsenzterminen die erstellten Lehrvideos zu den einzelnen Kapiteln durcharbeiten und die Lehrmaterialien bearbeiten.
Geeignet für Berufstätige und WiedereinsteigerInnen. TechnikerInnen und IngenieurInnen
Angebotsdauer: 1 Semester
Workload: 180 Stunden
Fristen und Termine
Angebotszeitraum
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abgelaufen
Anmeldefrist
bis
Voraussetzungen (Zugang und Zulassung)
Eine Zulassung ist ausschließlich mit erstem berufsqualifizierendem Hochschulabschluss oder praktischer Erfahrung möglich.
Bei mehreren ersten Hochschulabschlüssen reicht es in der Regel einen der genannten Hochschulabschlüsse vorweisen zu können.
Bachelor/BakkalaureusDiplomDiplom (FH)
Gilt auch für die als gleichwertig anerkannten Abschlüsse
1 Jahr Berufserfahrung im Bereich IT Grundlagen, Statistik
Zu erwerbende Kompetenzen
Die Teilnehmenden kennen und verstehen Nutzen, Potentiale und Grenzen von Maschinellem Lernen. Sie kennen wichtige Verfahren und Anwendungen des Maschinellen Lernens. Sie können mit diesen Verfahren selbständig Modelle nach dem CRISP Prozess entwickeln und deren Leistungsfähigkeit beurteilen. Sie können ihr erworbenes Wissen auf Probleme aus der Praxis anwenden.Anerkennung hochschulisch erbrachter Leistungen
Bei Fragen zur Anerkennung wenden Sie sich bitte an folgende Ansprechperson(en) bzw. Kontaktstelle(n)
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Dörte Rössler
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Prof. Dr. Stephan Trahasch
Rektor der Hochschule Offenburg