CAS Practical Machine Learning (CAS PML)

Anbieter:
Berner Fachhochschule Technik und Informatik
Ort, Bundesland, Land:
Bern, Raum Bern, Schweiz
Typ:
berufsbegleitend
Abschluss:
CAS (Certificate of Advanced Studies)
Dauer:
1 Semester

Die Ausbildung

Den intelligenten Software-Systemen gehört die Zukunft. Sie analysieren Daten und Situationen, erstellen Prognosen, treffen Entscheide oder geben Empfehlungen ab und steuern Prozesse. Das CAS Practical Machine Learning (CAS PML) rüstet Sie mit den Methoden und Werkzeugen aus, damit Sie solche Systeme bauen, einsetzen und nutzen können.

Die Anforderungen an Optimierung, Effizienz und Qualität von Unternehmensprozessen und Dienstleistungen wächst laufend. Mit Machine Learning (ML) verschaffen Sie sich Einblicke in die Daten Ihrer Organisation, optimieren Ihre Dienstleistungen und Unternehmensprozesse und können präzisere Entscheide treffen. Die Anwendungen von ML sind äußerst vielseitig, beispielsweise:
  • Präzisierung von Verbrauchs- und Beschaffungsprognosen in der Logistik
  • Automatische Klassifikation von Dokumenten im Kontext von e-Government
  • Produktempfehlung in der Kundenberatung
  • Erkennung von problematischen Teilprozessen in der medizinischen Versorgung
  • Analyse und Steuerung von IoT-Netzwerken
  • Vorhersage von Störfällen in der industriellen Produktion
  • Überwachungsaufgaben in der IT-Sicherheit
  • Erkennen und Klassifizieren von Objekten in Bildern oder Tonmustern in Audiodaten
Es stehen einfach zu bedienende und mächtige Softwarepakete für die Anwendung von Machine Learning zur Verfügung. Deren sinnvolle Nutzung erfordert allerdings Kenntnisse über die Wirkungsweise, die Rahmenbedingungen und die Qualitätsmessung der verschiedenen Algorithmen.
Prof. Dr. Arno Schmidhauser CAS-Leitung

Zielpublikum

Das CAS PML richtet sich an:
  • Informatikerinnen und Informatiker, die Machine Learning-Komponenten kompetent in Software-Anwendungen integrieren wollen.
  • Fachexpertinnen, Fachexperten aus IT und Business, die Machine Learning Techniken kennenlernen und anwenden möchten.

Ausbildungsschwerpunkte

  • R-Update (optional)
  • Einführung in die Denk- und Handlungsweise des Machine Learning
  • Überwachtes Lernen
  • Bewertung von Modellen
  • Feature Engineering
  • Python
  • Nicht-überwachtes Lernen
  • Neuronale Netze
  • Wahlfach 1: Image Analysis
  • Wahlfach 2: Deep Learning
  • Wahlfach 3: Text- and Social Network Analytics
  • Sponsored Workshop (optional), Azure Data Science
  • Projektarbeit
Das CAS umfasst insgesamt 12 ECTS Punkte. Für die einzelnen Kurse ist entsprechend Zeit für Selbststudium, Prüfungsvorbereitung etc. einzurechnen.

Ausbildungsziele

Dieses CAS befähigt Sie zur Anwendung von ML im eigenen Arbeitsgebiet, sowie zur Mitarbeit in Teams, die ML-Methoden einsetzen oder implementieren:
  • Sie kennen Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning.
  • Sie können in der Evaluation, bei der Planung und im Einsatz von Machine Learning-Komponenten kompetent mitentscheiden.
  • Sie können die Leistungsfähigkeit eines Machine Learning-Algorithmus bewerten.

Aufnahme und Zugangsvoraussetzungen

Gesamtkosten:
CHF 7500.-

Zulassung MAS/EMBA

  • Inhaberinnen und Inhaber eines Hochschulabschluss auf Bachelorstufe und in der Regel zwei Jahre einschlägige Berufserfahrung.
  • Eine Aufnahme in die Weiterbildung direkt nach dem Bachelorstudium ist möglich, wenn das Bachelorstudium und die Weiterbildung auf dem gleichen Fachgebiet liegen.
  • Abschluss einer Höheren Berufsbildung (eidgenössisches Diplom, Höhere Fachschule, mindestens Niveau 6 im Qualifikationsrahmen des SBFI für die Berufsbildung), mit insgesamt mindestens drei Jahren Berufserfahrung.
  • Absolventen und Absolventinnen einer Höheren Fach- oder Berufsprüfung (Niveau 5), die ein vorgängiges DAS-Studium mindestens mit der Note C abgeschlossen haben.
Zulassung DAS
  • Wie MAS-/EMBA-Studiengänge.
  • Zusätzlich können Absolventen und Absolventinnen mit einem Abschluss der Höheren Berufsbildung mit Niveau 5 im Qualifikationsrahmen des SBFI für die Berufsbildung zugelassen werden.
Zulassung CAS
  • Wie MAS/EMBA/DAS-Studiengänge.
  • Erfahrene Praktiker und Praktikerinnen können ebenfalls zugelassen werden, wenn die für das jeweilige CAS geforderten Vorkenntnisse vorhanden sind und wenn gute Kompetenzen im konzeptionellen und methodischen Arbeiten für das Erarbeiten von Fallstudien, Projekten und Studienarbeiten vorhanden sind.
  • Die Studienleitung kann in in allen Fällen eine Dossierprüfung vornehmen und - eventuell mit Auflagen zur Modulwahl - über die Zulassung entscheiden.
Voraussetzungen CAS PML
  • Sie bringen ein Bachelorstudium mit, typischerweise in Informatik-, Ökonomie- oder Engineering-Disziplinen und haben Spass an einer algorithmischen Denkweise.
  • Notwendig sind Vorkenntnisse in Statistik und Datenanalyse und der Sprache R
    (www.r-project.org), entsprechend etwa dem Stoff im CAS Datenanalyse.
  • Für Software-Ingenieure, die mit Skriptsprachen umfangreiche Erfahrung haben, oder für alle, die R schon kennen, aber lange nicht verwendet haben, wird ein 1 tägiger R-Update angeboten.

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Ich bitte um:

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Das Departement Technik und Informatik (TI) steht für Bildung und Forschung am Puls der industriellen Praxis. An den Standorten Bern, Biel und Burgdorf werden abgestimmte Leistungen in den Berichen Aus- und Weiterbildung, angewandter Forschung und Entwicklung sowie im Transfer von technologischem Wissen erbracht.

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Die Stadt Bern bietet zudem zahlreiche Museen und Galerien vom Zentrum Paul Klee über das Schweizerische Schützenmuseum bis hin zum Einstein-Haus. Auch in allen größeren Zentren der Region finden sich renommierte Kunsthäuser. In Tierparks und botanischen Gärten, bei Schlossbesuchen, Festivals und weiteren kulturellen Veranstaltungen können Studierende und Mitarbeitende den Alltag hinter sich lassen.

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