Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Übersicht
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Zertifikat
20
Leuphana Universität Lüneburg
Lüneburg
bis
Deutsch
6.840,00 €
WochenendkursBerufsbegleitender Kurs
2 Semester
Wissensgruppen und Schwerpunkte
Wissensgruppen und Wissensbereiche
Schwerpunkte
Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehören: Mathematik & Statistik, Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep Learning / Neuronale Netze, Vertiefung des maschinellen Lernens
Gesamtkosten
Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 6.840,00 Euro.
KostenübersichtLehr- und Lernformate
WochenendkursBerufsbegleitender Kurs
Seminare (Synchron, Präsenz)Selbstlernphasen (Asynchron)Vorlesungen (Synchron, 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.
Das Zertifikat können Sie in einem Blended Learning-Format studieren. Präsenzveranstaltungen finden jeweils an Wochenenden statt und werden mit E-Learning ergänzt, sodass Sie Ihre Weiterbildung flexibel neben Job und Familie absolvieren können.
Angebotsdauer: 2 Semester
Fristen und Termine
Angebotszeitraum
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bis
Studienstart jedes Wintersemester (Oktober eines Jahres)
Anmeldefrist
bis
Bewerbungen sind jederzeit online möglich
Spätere Angebotszeiträume
bis
Zugang und Zulassung
Eine Zulassung ist ausschließlich mit erstem berufsqualifizierendem Hochschulabschluss und praktischer Erfahrung möglich.
Bei mehreren ersten Hochschulabschlüssen reicht es in der Regel einen der genannten Hochschulabschlüsse vorweisen zu können.
Bachelor/BakkalaureusDiplomMagisterMaster/MagisterStaatsexamen
Gilt auch für die als gleichwertig anerkannten Abschlüsse
1 Jahr Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, Informatik und weitere einschlägige Fachrichtungen
Zu erwerbende Kompetenzen
Kompetenzen in: linearer Algebra, Analysis, Statistik und Stochastik in Hinblick auf Data Science relevante Themen; Probleme aus dem Bereich des maschinellen Lernens analysieren, formalisieren und geeignete Verfahren zum Lernen von Daten auswählen; maschinelle Lernalgorithmen selbstständig konzipieren, implementieren und deren Ergebnisse evaluieren; Deep Learning Schlüsselarchitekturen nach Lernszenarien unterscheiden und ordnen, sowie Neuronale Netze zur Lösung von Lernproblemen implementierenAnerkennung hochschulisch erbrachter Leistungen
Bei Fragen zur Anerkennung wenden Sie sich bitte an folgende Ansprechperson(en) bzw. Kontaktstelle(n)
Anrechnung außerhochschulisch erbrachter Leistungen
Keine Angabe
Individuelle Anrechnung
Individuelle AnrechnungStandorte und kooperierende Hochschulen
Lüneburg
Weiterbildungszentrum
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Professional School
04131 677-2972ps@leuphana.deUniversitätsallee 1, Gebäude 4021335 LüneburgInternetseite
Ansprechpersonen und Kontaktstellen
Webseite des AngebotsDas Studium an der Leuphana ist anspruchsvoll, disziplinübergreifend und praxisnah. Als themenorientierte Universität fördern wir fachübergreifende Forschung und leisten Beiträge zu zentralen gesellschaftlichen Fragen.
Professor Dr. Sascha Spoun
Präsident der Leuphana Universität Lüneburg