Maschinelles Lernen - INDUSTRIE 4.0 (Masterniveau)

Daten der Fortbildung:
Kursbezeichnung: | Maschinelles Lernen https://imla.hs-offenburg.de/forschung/laufende-projekte/ |
ntext / Überblick | Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Mithilfe des maschinellen Lernens werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Es wird somit künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden. |
Zielgruppe/Voraussetzungen |
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Lernziele und Kompetenzen |
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Lerninhalte – Veranstaltungsart | Vorlesung/Labor/Blended Learning Einführung in Machine Learning, iteratives Vorgehen nach CRISP-DM, Explorative Datenanalyse, Lineare Regression, Klassifikation, Evaluation von Modellen, Deep Learning, Clustering, Assoziationsanalyse. Der Kurs wird im Blended-Learning-Format durchgeführt. Die Inhalte werden als Aufzeichnungen zur Verfügung gestellt und können zeit- und ortsunabhängig bearbeitet werden. Es werden Online-Sprechstunden zur Besprechung der Lehrinhalte angeboten. An den Präsenzterminen finden überwiegend praktische Übungen zur Vertiefung der Lerninhalte statt. |
Workload |
= 180 h Gesamt-WL |
Daten | Do 15. und 29. Okt. (Prof. Trahsasch/Hagen) 5. und 19. Nov. (Prof. Sänger/Dorer) 3. und 17. Dez. (Prof. Lauer/Trahsasch) jeweils 17h30 - 21h Präsenz an allen Veranstaltungen empfohlen, aber nicht zwingend. |
Abschluss | Hochschulzertifikat über 6 ECTS bei Erfüllen der Prüfungsleistungen (können auf den berufsbegleitenden Masterstudiengang "Digitale Wirtschaft - Industrie 4.0" angerechnet werden). Prüfungsteilnahme nicht verpflichtend, wenn nicht erwünscht. Zum Erhalt der Studiencredits zu erbringende Leistung:
Die Gesamtnote entspricht der Note der mündlichen Prüfung, die Laborarbeit muss mit "bestanden" bewertet sein |
Gruppengröße | 8 bis 20 Teilnehmer*innen |
Seminarleitung | Prof. Dr. rer. nat. Stephan Trahasch und Professorenkollegium Neben seiner Lehrtätigkeit in der Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik ist Prof. Trahasch wissenschaftlicher Leiter für Betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit sowie Institutsleiter des Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA). |
Ort | Hochschule Offenburg - Campus Offenburg - Badstraße 24 |
Teilnahmegebühren | 972,00 € |
Kontakt und Anmeldung | birgit.mueller@hs-offenburg.de Tel.: 0781 205-393 Anmeldeformular Anmeldung online erbeten bis 14 Tage vor Beginn der Veranstaltung |