RWTH Zertifikatskurs Machine Learning Specialist
Wissensgruppen und Schwerpunkte
Wissensgruppen und Wissensbereiche
Schwerpunkte
Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehören: Explorative Datenanalyse und Einführung in Visualisierungs-bibliotheken, Supervised Learning (Theorie + Praxis) & Unsupervised Learning (Theorie + Praxis), Data Science und KI, erklärbare KI, AI Navigator, GenAI, Prompt Engineering & Einführung Reinforcement Learning, Machine Learning, EInführung MLOps, Demonstration einer MLOps Applikation, Interaktive Programmierübung
Gesamtkosten
Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 4.200,00 Euro.Lehr- und Lernformate
- 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.
Fristen und Termine
Angebotszeitraum
bis
Standort: Aachen Kurssprache: Deutsch
Anmeldefrist
bis
Spätere Angebotszeiträume
Standort: Berlin Kurssprache: Englisch
Zugang und Zulassung
Für den Zugang und die Zulassung müssen Sie keine besonderen Voraussetzungen erfüllen. Bei Bachelorstudiengängen benötigen Sie in der Regel eine schulische Hochschulzugangsberechtigung.
Zu erwerbende Kompetenzen
Die Teilnehmenden lernen verschiedene Methoden des überwachten Lernens, des unüberwachten Lernens, des Deep Learning und des Reinforcement Learning kennen. Darüber hinaus bietet das Training Einblicke in Big-Data Architekturen, das Big-Data-Ökosystem und einen Überblick über Edge-KI. Sie erhalten - tiefes Verständnis für verschiedene KI-Methoden - praktische und interaktive Übungen wesentliche Techniken des maschinellen Lernens kennen - umfassendes Verständnis für grundlegende Komponenten KI vorAnerkennung 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
Pauschale Anrechnung
Qualitätssicherung
Förderungsmöglichkeiten
Standorte und kooperierende Hochschulen
Ansprechpersonen und Kontaktstellen
Ziel der RWTH ist es, ein einzigartiges (inter-)nationales Bildungs-, Forschungs- und Transferumfeld mit dynamischen Forschungsnetzwerken zu schaffen, das disziplinäre und organisatorische Grenzen überschreitet.