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Machine Learning mit Design Thinking

Kostenlos für Dich

durch Förderung

Bei Machine Learning wird künstliches Wissen aus Erfahrung mithilfe von Algorithmen generiert – es ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Mit Design Thinking stellt dieser Kurs außerdem einen Ansatz zum Lösen von Problemen und zur Entwicklung neuer Ideen vor.
  • Abschlussart: Zertifikat „Machine Learning“
  • Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Design Thinking“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
  • Dauer: 5 Wochen

Design Thinking

Einführung in Design Thinking (ca. 1 Tag)

Design Thinking Prozess im Überblick

Die wichtigsten Regeln und Phasen des Design Thinking

Praxisorientierte Ansätze und Anwendungen


5 Phasen im realen Projekt (ca. 3 Tage)


Research Phase

Methodischer Input zu qualitativem Research

Umsetzung durch praktische Übungen am realen Projekt


Synthese Phase

Methodischer Input zu Analyse und Synthese

Umsetzung durch praktische Übung am realen Projekt


Ideation Phase

Methodischer Input zu Kreativtechniken und Ideenentwicklung

Umsetzung durch praktische Übung am realen Projekt


Prototyping Phase

Methodischer Input zu Visualisierung und Protoyping (u. a. Mockups, Click Dummys, 3D-Printing und Rapid Prototyping)

Umsetzung durch praktische Übung am realen Projekt


Testing Phase

Methodischer Input zu Testmethoden und Iteration, agiles Vorgehen

Umsetzung durch praktische Übung am realen Projekt


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld

Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen


Projektarbeit (ca. 1 Tag)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Machine Learning

Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)

Warum Machine Learning?

Anwendungsbeispiele

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen

Beispiele für Datenbestände

Daten kennenlernen

Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Daten sichten

Vorhersagen treffen


Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Klassifikation und Regression

Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting

Größe des Datensatzes

Algorithmen zum überwachten Lernen

Lineare Modelle

Bayes-Klassifikatoren

Entscheidungsbäume

Random Forest

Gradient Boosting

k-nächste-Nachbarn

Support Vector Machines

Conditional Random Field

Neuronale Netze und Deep Learning

Wahrscheinlichkeiten


Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Arten unüberwachten Lernens

Vorverarbeiten und Skalieren

Datentransformationen

Trainings- und Testdaten skalieren

Dimensionsreduktion

Feature Engineering

Manifold Learning

Hauptkomponentenzerlegung (PCA)

Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)

Manifold Learning mit t-SNE

Clusteranalyse

k-Means-Clustering

Agglomeratives Clustering

Hierarchische Clusteranalyse

DBSCAN

Clusteralgorithmen


Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)

Modellauswahl und Modellevaluation

Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers

Kreuzvalidierung

Gittersuche

Evaluationsmetriken

Klassifikation


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Programmiersprache Python wird vorausgesetzt.

Nach dem Lehrgang hast du relevante Kenntnisse im Thema Machine Learning. Du kennst die wichtigsten Gründe für die Verwendung des Machine Learning, Anwendungsgebiete sowie die verschiedenen Kategorien und Konzepte des Maschinellen Lernens. Mit Kenntnissen in der Evaluierung und der Verbesserung rundest du dein Wissen ab.

Zusätzlich vermittelt der Kurs den Ansatz des Design-Thinking, mit dem sich innovative Lösungen für komplexe Probleme erarbeiten lassen. Das Vorgehen bei Design-Thinking ist klar strukturiert, iterativ und lässt viel Raum für neue Sichtweisen. Der Lehrgang vermittelt Sinn, Ablauf und Grundsätze der Methode.

Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-) Ingenieurwissenschaften

Machine Learning kommt in zahlreichen Anwendungsgebieten zum Einsatz: Die selbstständige Entwicklung geeigneter Spamfilter für das Internet, die Erstellung präziser Prognosen über Lagerbestände im Bereich Supply Chain Management oder die Entwicklung von Kaufprognosen für einzelne Kundschaft bzw. Kundensegmente im Marketing. Mitarbeiter:innen, die im Fachbereich Machine Learning qualifiziert sind, können branchenübergreifend eingesetzt werden und sind am Arbeitsmarkt entsprechend vielfach nachgefragt.

Im Ansatz war Design Thinking eine innovative Methode zur Produktentwicklung, der sich aber mittlerweile auf die gesamte Unternehmenskultur ausgeweitet hat und somit branchenübergreifend gefragt ist.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.