Blended Learning
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Machine Learning und Data Mining: Konzepte, Modelle, Lernverfahren

Der technische Grundkurs für eigene KI- und Data-Projekte

Wer konkrete Pläne mit Künstlicher Intelligenz verfolgt, sollte ein fundiertes technisches Verständnis von KI haben. Denn nur mit hinreichendem Wissen lassen sich treffende Anwendungsfälle kreieren, Projekte planen, die richtigen Technologie-Entscheidungen treffen, Ressourcen kalkulieren und Erwartungen managen. In diesem Kurs lernen Sie alles, was Sie dafür brauchen. Sie schauen unter die Haube der Künstlichen Intelligenz und sehen im Detail, wie Machine Learning und Datenmodelle funktionieren. Dabei kommen Sie nicht nur mit den Grundlagen in Berührung. Von Beginn an machen Sie auch eigene praktische Erfahrungen anhand bereitgestellter Daten- und Trainingssets – ohne dafür Programmierkenntnisse mitbringen zu müssen. Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen und Live-Webinaren. Er ist so konzipiert, dass Sie flexibel über einen Zeitraum von vier Wochen lernen können – ideal, wenn Sie sich berufsbegleitend weiterbilden möchten.
Modul 1: Webinar
120 Min.
Kick-off, Einstieg und eine erste Data-ML-Pipeline
Kick-off, Einstieg und eine erste Data-ML-Pipeline

Nach der Vorstellung und einer Einführung in die Lernumgebung geht es direkt ins Thema: Ihr Trainer durchläuft mit Ihnen zusammen eine erste vollständige Pipeline von der Data Preparation bis zum Trainieren des Datenmodells. 

Modul 2: Selbstlernphase
180 Minuten
Grundlagen: Machine Learning und Data Mining
Grundlagen: Machine Learning und Data Mining
  • Alle Grundlagen der Data Science anschaulich vermittelt.
  • Regression, Clustering, Classification.
  • Wichtige Lernverfahren im Detail erklärt.
  • Eigene Daten-Projekte umsetzen mit CRISP-DM.
Modul 3: Selbstlernphase
180 Minuten
Data Understanding und Data Preparation
Data Understanding und Data Preparation
  • Strukturierte Vorgehensweisen für ML- und Data-Projekte.
  • Daten verstehen, beschaffen und aufbereiten.
  • Erste Praxisbeispiele mit eigenen Übungen.
Modul 4: Webinar
180 Min.
Tools und Techniken für eigene Data-ML-Projekte
Tools und Techniken für eigene Data-ML-Projekte

Nach einer gemeinsamen Reflexion der Inhalte aus den ersten Selbstlernphasen führt Sie Ihr Trainer in die praktische Arbeit mit den wichtigsten Data-Tools ein. Sie bekommen dabei das Wissen, um eigene Projekte vollständig durchzuführen.

Modul 5: Selbstlernphase
180 Min.
Neuronale Netze erstellen und trainieren
Neuronale Netze erstellen und trainieren
  • Grundlagen neuronaler Netze
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Clustering und Dimensionalitätsreduktion
Modul 6: Selbstlernphase
180 Min.
Machine Learning: Lernverfahren und Algorithmen
Machine Learning: Lernverfahren und Algorithmen
  • Training von Machine-Learning-Modellen
  • Hyperparameter-Tuning und Modellselektion
  • Ensemble-Methoden und Modellkombinationen
  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
  • Praxisübungen mit bereitgestellten Datensets
Modul 7: Webinar
180 Min.
Anwendung von Machine Learning in Projekten
Anwendung von Machine Learning in Projekten

Nachdem alle Fragen aus den Selbstlerneinheiten beantwortet sind, werden die praktischen Übungsprojekte der Teilnehmenden ausgewertet. Danach gibt Ihnen Ihr Trainer einen Ausblick auf das Deployment von Machine-Learning-Modellen und erklärt, wie Sie dabei Frameworks und Plattformen einsetzen. 

Inhalte und Ablauf des Kurses

1. Machine Learning und Data Mining

  • Die Grundlagen der Data Science auf einen Blick
  • Lernverfahren im Überblick
  • Regression, Clustering, Classification
  • Datenprojekte mit CRISP-DM umsetzen

2. Data Understanding und Data Preparation

  • Datentypen richtig verstehen und einsetzen
  • Wege zur Datenbeschaffung
  • Methoden und Tools für die Datenvorbereitung
  • Praxisbeispiele mit eigenen Übungen

3. Neuronale Netze erstellen und trainieren

  • Grundlagen neuronaler Netze
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Clustering und Dimensionalitätsreduktion

4. Lernverfahren und Algorithmen

  • Training von Machine-Learning-Modellen
  • Hyperparameter-Tuning und Modellselektion
  • Ensemble-Methoden und Modellkombinationen
  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

5. Anwendung von Machine Learning in Projekten

  • Von der Idee zum Data-Science-Projekt
  • Wie funktionieren Machine-Learning-Pipelines
  • Machine-Learning-Plattformen im Überblick

So lernen Sie in diesem Kurs

Dieser Online-Kurs bietet Ihnen ein digitales Blended-Konzept, das für das berufsbegleitende Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommen Sie sicher ans Ziel. Alternativ können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernen Sie in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu erlernen, erhalten Sie Zugang zu Trainingssets, die Sie mit Python oder der Open-Software KNIME selbst bearbeiten können. Dabei bereinigen Sie Daten, trainieren eigene Modelle und lernen wichtige Tools kennen. Vorwissen ist nicht erforderlich.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.

Future Jobs Club: Erhalten Sie exklusiven Zugang zu einem Business- Netzwerk, Micro-Learnings (sparks), News und Future Work Hacks.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat und ein Open Badge, das Sie ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können.  

Ihr Nutzen

Sie lernen, was Künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und wofür Sie KI einsetzen können.

Sie erleben, welche Bedeutung Daten haben für Automatisierung, Analyse und die Erstellung von Modellen und worauf es bei der Datenqualität ankommt.

Sie können Daten bereinigen und vorbereiten, um eigene Mining- oder Machine-Learning-Projekte umzusetzen.

Sie lernen die technischen Abläufe im Machine Learning kennen und können diese anschaulich im Unternehmen vermitteln.

Sie machen erste praktische Erfahrungen mit der Arbeit an Daten- und Trainingssets und können Ihr Wissen danach direkt einsetzen.

Sie sind in der Lage, fundierte Entscheidungen über den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen zu treffen, und können mit technischen Abteilungen auf Augenhöhe kommunizieren.

Sie qualifizieren sich in einem neuen Kompetenzfeld, das in der Zukunft eine große Rolle spielen wird und schon heute stark gefragt ist.

Nehmen Sie aktiv an unserer Online- Community teil, arbeiten Sie mit Ihren eigenen Fragestellungen – so profitieren Sie am meisten von diesem Online-Training. Dadurch bringen Sie die Inhalte sowohl im Selbststudium als auch in praktischen Übungen in die Anwendung.

Methoden

Fundierter Trainer:innen-Input, Präsentationen, Praktische Übungen, Selbstreflexionen, Diskussionen, Arbeitshilfen, Gruppenarbeiten zu realen Projekten der Teilnehmenden und Erfahrungsaustausch in der Lern-Community.

Für wen ist der Kurs geeignet?

Dieser Kurs richtet sich an alle, die genau wissen möchten, was sich hinter KI verbirgt. Wir empfehlen diesen Kurs Entscheider:innen in Unternehmen wie auch Produktmanager:innen, Product Ownern und Prozessmanager:innen, die Abläufe mit KI automatisieren möchten. Auch technische Führungs- und Fachkräfte erhalten mit dem Kurs einen idealen Einstieg in das Thema Data Mining und KI.

Insgesamt ist der Kurs der ideale Einstieg in das Themenfeld KI und Machine Learning. Er ist gleichermaßen geeignet für Ein- und Quereinsteiger:innen wie auch für Personen mit Vorwissen, die ihr KI-Wissen vertiefen und es in Anwendung bringen möchten.

Open Badges - Zeigen Sie auch digital, was Sie können.

Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn. Damit zeigen Sie digital, über welche Kompetenzen Sie verfügen. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie von uns ein Open Badge.

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