Machine Learning
Von der Datenaufbereitung zum digitalen Zwilling

Hochschule Niederrhein. Dein Weg.
Über den Zertifikatskurs

Machine Learning unterstützt den Menschen dabei, effizienter, schneller und kreativer zu arbeiten. In den letzten zehn Jahren hat uns das maschinelle Lernen unter anderem selbstfahrende Autos, Sprach- und Bilderkennung, effektive Websuche und ein wesentlich besseres Verständnis des menschlichen Genoms ermöglicht.
Machine Learning kann überall dort angewendet werden, wo Muster in Daten vorhanden sind. Mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen werden Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt und eigenständig Lösungen für neue und bekannte Probleme gefunden. Damit lassen sich z.B. datenbasierte Optimierungen in der Produkt- und Prozessentwicklung durchführen oder Kundenverhalten vorhersagen.
In diesem Kurs lernen Sie die effektivsten Techniken des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie sie umsetzen. Sie lernen nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern auch das praktische Know-how, um diese Techniken schnell und effektiv auf neue Probleme anzuwenden.

Ziele der Weiterbildung

Mit erfolgreichem Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein:

  • Die Grundlagen der Programmiersprache Python zu beherrschen.
  • Daten so aufzubereiten, dass sie sich mithilfe von Machine Learning auswerten lassen. Dazu gehört: fehlende Daten zu ersetzen, Daten zu transformieren, Ausreißer zu erkennen sowie Daten effektiv zu reduzieren.
  • Vorhersagemodelle zu generieren für kontinuierliche (Regression) sowie diskrete (Klassifikation) als auch zeitlich abhängige Zielgrößen.
  • Die Genauigkeit des Vorhersagemodells zu bewerten und zu verbessern.
  • Komplexe Optimierungsfragestellungen auf den Vorhersagemodellen höchsteffizient zu lösen.
  • Die wichtigsten Einflussparameter auf unternehmerische Zielgrößen zu identifizieren.
Vorteile
  • Vermittlung der Grundlagen bzw. einer grundsätzlichen Intuition für die Möglichkeiten des Machine Learnings als Voraussetzung für einen gewinnbringenden Einsatz im Unternehmen.
  • Praxisrelevanz und berufliche Verwertbarkeit der vermittelten Inhalte.
  • Maximaler Erkenntnisgewinn aus Ihren Daten.
  • Potenzielle Ressourceneinsparung (Material, Zeit, Kapazitäten, etc.).
  • Einfache Adaption des Lehrmaterials für neue, eigene Aufgabenstellungen.
  • Individuelle Betreuung und intensiver Austausch in Kleingruppen.
Zielgruppe

Der Kurs richtet sich vor allem an Beschäftigte aus Produktmanagement und Entwicklungsingenieurwesen in den Bereichen Technik, Forschung und Entwicklung aus der Luft- und Raumfahrt, Maschinenbauinformatik, Produktion und Logistik, Verfahrenstechnik, Verarbeitungstechnik, Energietechnik, Fahrzeugtechnik, die schnell und effizient Daten analysieren und Prognosemodelle erstellen wollen, um z.B. kostengünstig Produkte und Prozesse zu optimieren.

Lehr- und Lernform

Der in einem interaktiven Seminarcharakter gehaltene Kurs bietet die Möglichkeit, auf individuelle Frage- und Problemstellungen der Teilnehmenden einzugehen. Vielfältiger Medieneinsatz, Kleingruppenarbeiten, praktisches Arbeiten am Rechner und die Begleitung durch eine Online-Lernplattform unterstützen den Lernerfolg.

Das Curriculum und weitere Informationen finden Sie im Flyer und im Downloadbereich.

  • Termine: Fünf Präsenztage auf Anfrage
  • Max. Teilnehmendenzahl: 12 Personen
  • Ort: Campus Krefeld Süd
  • Teilnahmeentgelt: 1.590 € | Alumni (5 % Rabatt) 1.510 € | Verpflegung inklusive
  • Teilnahmevoraussetzungen: Hochschulstudium mit einjähriger Berufserfahrung oder Berufsausbildung und mindestens dreijährige Berufserfahrung. Vorkenntnisse in Python sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Zwingend erforderlich ist ein eigenes Notebook mit der Möglichkeit, Programme zu installieren und auszuführen.
  • Umfang (Workload): 75 h, davon 40 h Präsenz, 3 ECTS
  • Abschluss: Hochschulzertifikat / Teilnahmebescheinigung

Drei Fragen an Ihren Dozenten, Kevin Cremanns:

Warum ist eine Weiterbildung in „Machine Learning“ aktuell für viele Berufstätige interessant?
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Überall dort wo Daten gesammelt werden, ist das maschinelle Lernen ein sehr hilfreiches Werkzeug Muster automatisch zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Zudem erlaubt es auf den abgeleiteten mathematischen Modellen sehr effizient Optimierung und weitere sonst zu teure Analysen durchzuführen."

Worauf freuen Sie sich bei dieser Weiterbildung ganz besonders?
"Mit den Teilnehmenden Ideen zu entwickeln, wie und wo auch in deren Unternehmen das maschinelle Lernen sinnvoll und gewinnbringend eingesetzt werden kann."

Und worauf dürfen sich die Teilnehmenden freuen?
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Auf eine spannende und abwechslungsreiche Weiterbildung mit vielen praxisrelevanten Beispielen, die die Teilnehmenden in die Lage versetzen soll, möglichst schnell selbstständig neue Problemstellungen mit Hilfe des maschinellen Lernens anzugehen."

Ihr Dozent

Kevin Cremanns, M.Sc.
Co-Founder & Research and Development Officer PI Probaligence GmH

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Dirk Roos
Computersimulation und Design Optimization Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik Hochschule Niederrhein

Ihre Ansprechpartnerin:

Ulrike Schoppmeyer
Zentrum für Weiterbildung