Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und ermöglicht es, aus Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen sowie Vorhersagen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Der Kurs vermittelt praxisnah den vollständigen Machine-Learning-Workflow – von der Datenaufbereitung und Modellentwicklung über Regression, Klassifikation und unüberwachtes Lernen bis hin zur Bewertung und Interpretation von Modellen. Ergänzend lernst du moderne Ansätze wie neuronale Netze, generative KI und Natural Language Processing kennen und erfährst, wie Machine-Learning-Modelle für praktische Anwendungen bereitgestellt werden können.
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Abschlussart: Zertifikat „Machine Learning“
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Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
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Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 4 Wochen
Einführung in Machine Learning und ML-Workflow (ca. 3 Tage)
Grundlagen, Anwendungsbereiche und Arten des Machine Learning
Einordnung moderner KI- und Machine-Learning-Verfahren
Machine-Learning-Workflow mit scikit-learn
Trainings-, Validierungs- und Testdaten
Underfitting, Overfitting und Modellevaluation
Cross Validation
Datenaufbereitung und Feature Engineering (ca. 2 Tage)
Datenqualität und Datenvorverarbeitung
Skalierung, Normalisierung und Kodierung
Feature Engineering und Feature Selection
Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und unausgeglichenen Datensätzen
Überwachtes Lernen – Regression und Klassifikation (ca. 5 Tage)
Regressions- und Klassifikationsverfahren
Lineare und regularisierte Modelle
Distanz-, wahrscheinlichkeits- und baumbasierte Verfahren
Ensemble- und Boosting-Verfahren
Modellvergleich und Hyperparameteroptimierung
Evaluationsmetriken und probabilistische Vorhersagen
Feature Importance und Explainable AI
Unüberwachtes Lernen (ca. 2 Tage)
Dimensionsreduktion und Merkmalsextraktion
Clusterverfahren und Bewertung von Clustering-Ergebnissen
Anomalieerkennung
Zeitreihenanalyse und Prognosen (ca. 1 Tag)
Grundlagen und Analyse von Zeitreihendaten
Prognoseverfahren und Machine Learning für Zeitreihen
Neuronale Netze und moderne KI (ca. 2 Tage)
Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning
Machine Learning für Textdaten und Natural Language Processing
Foundation Models, Large Language Models und generative KI
Bereitstellung von ML-Modellen (ca. 1 Tag)
Speicherung und Bereitstellung trainierter Modelle
Entwicklung einfacher ML-Anwendungen
Schnittstellen und Plattformen für Machine-Learning-Modelle
Projektarbeit (ca. 4 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang kannst du Daten für Machine-Learning-Anwendungen aufbereiten, geeignete Verfahren des überwachten und unüberwachten Lernens auswählen und Modelle trainieren, evaluieren und optimieren. Du kannst Modellergebnisse interpretieren und grundlegende Machine-Learning-Anwendungen umsetzen. Zudem kennst du aktuelle Entwicklungen im Bereich Deep Learning und generativer KI.
Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften
Machine Learning wird branchenübergreifend eingesetzt, um große Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und Prognosen zu erstellen. Entsprechende Kenntnisse werden unter anderem in der IT, Industrie, Logistik, im Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Kenntnisse in Python sowie in der Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen eröffnen Einsatzmöglichkeiten in daten- und KI-orientierten Tätigkeitsfeldern.
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.