{"product_id":"maschinelles-lernen","title":"Maschinelles Lernen","description":"\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eDer Kurs vermittelt, wie aus vorhandenen Trainingsdaten Modelle entstehen, die auch für neue Daten verlässliche Prognosen liefern. Dabei werden Ziele, Aufgaben und typische Herausforderungen des maschinellen Lernens erläutert sowie bewährte Vorgehensweisen vorgestellt, die einen strukturierten und ergebnisorientierten Lernprozess ermöglichen. Zudem behandelt der Kurs grundlegende Prinzipien des maschinellen Lernens, die für das Verständnis und den praktischen Einsatz und die Steuerung künstlicher neuronaler Netze entscheidend sind. \u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eSie lernen \u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul style=\"margin-top: 0cm;\" type=\"disc\"\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l4 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003egeeignete Daten für Machine-Learning-Algorithmen auszuwählen und für das Training und die Evaluierung der Machine-Learning-Modelle vorzubereiten.\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l4 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eeigenständig grundlegende Machine-Learning-Workflows auf Basis von Software-Bibliotheken und -Frameworks zu entwickeln und selbständig Teilaufgaben von komplexen Machine-Learning-Szenarien umzusetzen.\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l4 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003edie entwickelten Machine-Learning-Modelle fundiert qualitativ und quantitativ zu beurteilen, allen Projektbeteiligten verständlich zu erläutern und für eine spätere Nutzung in der Praxis vorzubereiten.\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eIhr Nutzen im beruflichen Umfeld\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul style=\"margin-top: 0cm;\" type=\"disc\"\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l0 level1 lfo2; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eSie kennen etablierte wissenschaftliche Methoden zur Durchführung von Machine-Learning-Projekten und sind in der Lage, geeignete Methoden für die bearbeitete Problemstellung auszuwählen und anzupassen sowie die gewählten Methoden zielgerichtet und strukturiert anzuwenden. \u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l0 level1 lfo2; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eSie können die Modellgüte anhand geeigneter Metriken beurteilen und typische Fehlerquellen wie Overfitting und Underfitting erkennen sowie Optimierungsstrategien einsetzen, um Machine-Learning-Modelle systematisch zu verbessern.\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eStandort\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eNORDAKADEMIE Campus Hamburg\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eAbschluss\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eTeilnahmebescheinigung\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e, welche die erworbene Qualifikation zur Anwendung des vermittelten Fachwissens im beruflichen Alltag dokumentiert.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eLerninhalte\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eGrundlagen des Maschinellen Lernens\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eAblauf eines Machine-Learning-Projekts:\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul style=\"margin-top: 0cm;\" type=\"disc\"\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l2 level1 lfo3; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eDatenbeschaffung und –aufteilung\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l2 level1 lfo3; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eExplorative Datenanalyse\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l2 level1 lfo3; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eDatenbereinigung und Transformation\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l2 level1 lfo3; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eModell-Auswahl, -Training und –Evaluation\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l2 level1 lfo3; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eModel-Optimierung\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eAusgewählte Machine-Learning-Algorithmen\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eWerkzeuge des Maschinellen Lernens:\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul style=\"margin-top: 0cm;\" type=\"disc\"\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l1 level1 lfo4; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eProgrammiersprachen und Entwicklungsumgebungen\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l1 level1 lfo4; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eSoftware-Bibliotheken\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l1 level1 lfo4; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eMachine-Learning-Frameworks\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eLehr- und Lernmethoden\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eDialogorientierte Vorlesung mit Online-Übungsaufgaben, der Entwicklung von Modellen auf Basis von Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken sowie der Bearbeitung, Auswertung und Präsentation von Fallstudien durch die Teilnehmenden.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb style=\"font-size: 0.875rem;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eTeilnahmeanforderungen\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 0cm;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eDas Studium des Seminars gliedert sich in 2 Lehrphasen, die für den Erhalt der Teilnahmebescheinigung obligatorisch sind:\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul style=\"margin-top: 0cm;\" type=\"disc\"\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l3 level1 lfo5; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: Aptos; mso-fareast-theme-font: minor-latin; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;\"\u003eSelbststudienphase\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"MsoNormal\" style=\"mso-list: l3 level1 lfo5; tab-stops: list 36.0pt;\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003ePräsenzphase (2,5 Tage, direkt anschießend\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 0pt; mso-ligatures: none; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: DE; mso-bidi-language: AR-SA;\"\u003e, Präsenzzeiten im Zeitraum von 09:15 – 18.30 Uhr\u003c\/span\u003e): Dialogorientierte Vorlesung mit Fallbeispiel\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"MsoNormal\"\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003eUnsere Dozierenden\u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif;\"\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: Aptos; mso-fareast-theme-font: minor-latin; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;\"\u003eDipl. Inf. Uwe Neuhaus \u003c\/span\u003e\u003c\/b\u003e\u003cspan style=\"font-size: 11.0pt; line-height: 115%; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: Aptos; mso-fareast-theme-font: minor-latin; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;\"\u003estudierte Informatik an der Technischen Universität Braunschweig und absolvierte anschließend ein einjähriges, interdisziplinäres Vertiefungsstudium an der Washington University in St. Louis, USA. Mehrere Jahre arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Lehrgebiet für Datenbanken und Informationssysteme an der FernUniversität Hagen. Zu Beginn des Jahrtausends wechselte er zur NORDAKADEMIE und war dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent tätig. 2005 ging Herr Neuhaus in die Wirtschaft und arbeitete als Technical Trainer und Manager Training für ein mittelständiges Softwareunternehmen. Im Jahr 2011 kehrte er an die NORDAKADEMIE zurück und wirkte dort zunächst beim Aufbau des Masterstudiengangs \"Wirtschaftsinformatik\/IT-Management\" mit. Später beteiligte er sich an der Entwicklung des Masterstudiengangs \"Applied Data Science\". An der Hochschule hielt Herr Neuhaus regelmäßig Vorlesungen zu den Themen Algorithmen, Analytische Informationssysteme und Data Science. Seit 2022 arbeitet er für die Europa-Universität Flensburg und beschäftigt sich dort mit Chancen und Herausforderungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz im Bildungsbereich.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"NORDAKADEMIE Seminare","offers":[{"title":"14.06.27 \/\/ Präsenzphase: 28.-30.06.2027","offer_id":55217096524103,"sku":"WBMV107","price":990.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0987\/0976\/6471\/files\/MaschinellesLernen.jpg?v=1789970956","url":"https:\/\/weiterbildung.nordakademie.de\/products\/maschinelles-lernen","provider":"NORDAKADEMIE Weiterbildungsseminare","version":"1.0","type":"link"}