Machine Intelligence: Ausbildungen und Weiterbildungen von renommierten Hochschulen
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CAS Machine Intelligence (FH) - künstliche Intelligenz entwickeln und nutzen

Machine Intelligence - Maschinelle Intelligenz - ist eines der wachsenden Gebiete der Informatik. Sie beschäftigt sich mit dem automatisierten und intelligenten Verhalten von Computerprogrammen. Computer sind fähig zu lernen, zu lesen, zu schreiben, zu sehen, zu hören - und vieles mehr, laufend werden neue Errungenschaften erzielt. Bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz wird versucht, eine möglichst menschenähnliche Intelligenz nachzuahmen. Modernste Software kann Probleme selbstständig erkennen und zwischen einer Vielzahl von Lösungen die Bestmögliche auswählen, wobei sie auf einen Erfahrungsschatz vergangener Problembehebungen zurückgreift. Simple und logische Algorithmen simulieren Intelligenz und ermöglichen so ein intelligentes Verhalten bei der Problemlösung. Beispiele für Maschinelle Intelligenz sind unter anderem Roboter, Texterkennungssoftware, Spracherkennungstools, elektronische Spielgegner, elektronische Schachspiele etc.

Die Informatik ist ein dynamisches Arbeitsfeld, Spezialisten auf dem Gebiet sind gefordert, sich laufend weiterzuentwickeln und sich mit neuen Methoden und Technologien auseinanderzusetzen. Künstliche Intelligenz kann in der Wirtschaft in zahlreichen veschiedenen Zusammenhängen eingesetzt werden (z.B. Zahlenanalysen, Datenauswertung) und ist in allen Fällen ein interessantes Fachgebiet. Weiterbildungsangebote auf diesem Gebiet richten sich in den allermeisten Fällen an IT-Verantwortliche, Softwarearchitekten, Programmierer, Data Miner, Analytiker, Business Analysts und Data Analysts sowie Verantwortliche für das analytische Marketing.

Ein nennenswerter Lehrgang ist der CAS Machine Intelligence (FH). Der Studiengang befasst sich mit Themen rund um das Machine Learning, Deep Learning und Big Data. Den Teilnehmern werden wichtige Grundlagen zu den verschiedenen Machine Learning Verfahren vermittelt und sie erlangen ein fundiertes Basiswissen zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz. So lernen sie beispielsweise, soziale Medien anhand von Methoden der Textanalyse zu durchleuchten um zu ermitteln, welche Aussagen über ein bestimmtes Thema vorhanden sind.

Die wichtigsten Bildungsgänge zum Thema Machine Intelligence finden Sie übersichtlich gelistet auf der Bildungsplattform Ausbildung-Weiterbildung.ch. Das Portal bietet die Möglichkeit sich direkt online mit den entsprechenden Fachhochschulen in Verbindung zu setzen um unverbindliche und kostenlose Informationsunterlagen  zu bestellen. Nutzen Sie zudem Services wie den Download von ausführlichen unabhängigen Ratgebern zu Themen rund um Bildung im Bereich Informatik.

Fragen und Antworten

Ein Hochschulabschluss gilt als Voraussetzung für einen CAS in Machine Intelligence, jedoch kann bei vergleichbarer Vorbildung und qualifizierter Berufserfahrung auch für Praktiker und Praktikerinnen ohne Hochschulabschluss die Zulassungsberechtigung zum Nachdiplomstudium von der Studienleitung erteilt werden.

Angesprochen für den CAS in Machine Intelligence sind Analytiker/innen, IT-Projektleitende, IT-Beratende, Data Miner, Analytische Marketing Spezialisten, Softwareentwickler/innen, Ingenieure und Ingenieurinnen, Softwarearchitekten und -architektinnen, Business- und Daten-Analysten und Analystinnen.

Einmal wöchentlich findet der Unterricht der Weiterbildung in Machine Intelligence statt, jeweils ganztags acht Lektionen. Der Unterricht unterteilt sich gleichmässig in praktische und theoretische Teile.

Der Zertifikatslehrgang CAS Machine Intelligence umfasst 12 ECTS und wird über eine Dauer von 5 Monaten absolviert.

Ja, der CAS in Machine Intelligence ist Teil weiterführender Bildungslehrgänge, wie dem DAS Data Science und dem MAS Data Science.

Der Certificate of Advanced Studies CAS Machine Intelligence besteht aus vier Modulen: Machine Learning (Grundlagen, Einsatz-Konzepte, Best Practices, Clustering, Anomaly Detection, Classification, Feauture Engineering,…), Deep Learning (Grundlagen, Frameworks, Architektur, neuste Entwicklungen,…), Text Analytics (Text-Klassifikation, Keyword Extraction, Sentiment-Analyse, Best Practice,…), Advanced Topics in Big Data (Apaache Spark, Analyse (un)strukturierter Daten, Streaming Technologie, Skalierbare Machine Learning Algorithmen, Big Data Applikationen,…).

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Redaktionelle Leitung:

Stefan Schmidlin, Bildungsberatung, Content-Team Modula AG

Quellen

Website des Schweizerischen Sekretariats für Bildung, Forschung und Innovation SBFI , Website www.berufsberatung.ch (offizielles schweizerisches Informationsportal der Studien-, Berufs- und Laufbahnberatung) sowie Websites und anderweitige Informationen der Berufsverbände und Bildungsanbieter.

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