Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python

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Übersicht

Microcredentials
Zertifikat
3
Universität Ulm, Technische Hochschule Ulm
Ulm
bis
Deutsch
810,00 €
Berufsbegleitender Kurs
1 Semester

Wissensgruppen und Schwerpunkte

Wissensgruppen und Wissensbereiche

Informatik
Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Künstliche Intelligenz
Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Softwareentwicklung
Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Schwerpunkte

Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehörenBusiness Analytics

Gesamtkosten

Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 810,00 Euro.

Lehr- und Lernformate

Berufsbegleitender Kurs
Selbstlernphasen (Asynchron)Übungen (Asynchron)Tutorien (Synchron)
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.
Der Zertifikatskurs findet im Blended-Learning-Format statt, das bis zu 80% Online- bzw. Selbstlernphasen mit wenigen Präsenz- bzw. synchronen Veranstaltungen kombiniert.
Der Kurs wird von der Technischen Hochschule Ulm angeboten und ist Teil des Studiengangs Business Analytics der Universität Ulm. Für den Zugang zu den Modulen des Studiengangs Business Analytics benötigen Bewerbende einen ersten Hochschulabschluss, z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen etc. in den Studiengängen Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder einen als gleichwertig anerkannten Abschluss. Wird das Modul lediglich als einzelner Zertifikatskurs belegt, ist ein erster Hochschulabschluss beliebiger Fachrichtung notwendig.
Angebotsdauer1 Semester
Workload90 Stunden

Fristen und Termine

Angebotszeitraum

bis

Das Modul findet üblicherweise im Sommersemester statt.

Anmeldefrist

bis

Zugang und Zulassung

Eine Zulassung ist ausschließlich mit einem ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschluss möglich.

Bei mehreren ersten Hochschulabschlüssen reicht es in der Regel einen der genannten Hochschulabschlüsse vorweisen zu können.

Bachelor/BakkalaureusDiplomStaatsexamen
Gilt auch für die als gleichwertig anerkannten Abschlüsse
Inhaltlich: Grundkenntnisse in Python für Data Science wünschenswert (in der ersten Lerneinheit findet ein Crashkurs statt)

Zu erwerbende Kompetenzen

In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens und verzahnt diese stets mit der Anwendung in Python auf Basis realer Datensätze. Da der Einsatz maschineller Lernverfahren weitreichende Implikationen haben kann, liegt ein besonderes Augenmerk auf der korrekten Evaluation der Modelle und Einordnung der Ergebnisse.

Programmkontext

Anerkennung hochschulisch erbrachter Leistungen

Bei Fragen zur Anerkennung wenden Sie sich bitte an folgende Ansprechperson(en) bzw. Kontaktstelle(n)

Qualitätssicherung

Systemakkreditiert

Förderungsmöglichkeiten

BildungskreditBildungsprämieKfW-Studienkredit

Standorte und kooperierende Hochschulen

Ulm
Technische Hochschule Ulm (Ort: Ulm)

Weiterbildungszentrum

School of Advanced Professional Studies (SAPS)
0731 50-32401saps@uni-ulm.deOberberghof 7
89081 Ulm
Internetseite

Ansprechpersonen und Kontaktstellen

School of Advanced Professional Studies (SAPS)
0731 50-32401saps@uni-ulm.deOberberghof 7
89081 Ulm
Internetseite
Link IconWebseite des Angebots
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Prof. Michael Weber
Präsident der Universität Ulm
Foto: Blick über den Campus auf das Hauptgebäude der Universität Ulm