Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

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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

Data Science
Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Schwerpunkte

Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehörenMathematik & 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.
6.840 Euro insgesamt zzgl. ca. 210 Euro Semesterbeiträge pro Semester
Kostenübersicht

Lehr- 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.
Angebotsdauer2 Semester

Fristen und Termine

Angebotszeitraum

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
Abgeschlossenes Erststudium, mind. einjährige Berufserfahrung, ausreichende Englischkenntnisse (mindestens Sprachniveau B2), sowie Fachkenntnisse in den Bereichen Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS

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 implementieren

Anerkennung 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 Anrechnung

Standorte und kooperierende Hochschulen

Lüneburg

Ansprechpersonen und Kontaktstellen

Link IconWebseite des Angebots
Das 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
Zentralgebäude der Leuphana Universität Lüneburg (Foto: Leuphana Universität Lüneburg)