CAS Practical Machine Learning | PML

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.

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.

Voraussetzungen

  • 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.

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.