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Hier teilen wir unser Know-How, unsere Erfahrungen und Neuigkeiten mit Ihnen

MACHINE LEARNING – DATEN SIND DER ROHSTOFF DER ZUKUNFT!​

Machine Learning eröffnet die Möglichkeit diesen Rohstoff zu verarbeiten.

Erfahren Sie in diesem Artikel mehr dazu, was Ihre Mitarbeiter*innen zu Machine Learning wissen und lernen sollten.

Machine Learning ist die zentrale Problemlösungsmethode, die es erlaubt, Nutzen aus den gigantischen Datenmengen zu ziehen, die von Sensoren, „Dingen“ und Menschen erzeugt werden.

Die Verfügbarkeit von Daten treibt Big Data Machine Learning zu immer neuen Erfolgen. Machine Learning steht hinter Anwendungen wie Fraud Detection, Predictive Maintenance, der Personalisierung von Angeboten sowie Sprach- und Bilderkennung. Aber auch autonomes Fahren, Chatbots und die Gesichts- oder Anomalieerkennung basieren auf der innovativen Technologie, die ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz(KI) ist.

Was sollten Online-Trainings zu Machine Learning grundsätzlich beinhalten?

  • Online-Trainings zu Machine Learning sollten eine elementare Einführung in die Methodik, kompakte Darstellungen und Vertiefungen in Einzelthemen wie Deep Learning oder Anomalieerkennung bieten.
  • Darüber hinaus führen Tutorials mit konkreten Machine Learning-Aufgaben auf Basis von Jupyter Notebooks an die Praxis heran. Dabei decken wir ein breites Spektrum ab:


     

    • Klassifikation
    • Regression
    • Clustering
    • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Algorithmen wie Decision Tree, Decision Forest und insbesondere neuronale Netzwerke und Convolutional Neural Networks (CNN).

Und wie können Online-Trainings im Konkreten aussehen?

Erleben Sie mit University4Industry eine digitale Rundreise auf drei unterschiedlichen Flughöhen und Detaillierungsgraden.

Auf der kurzen Tour bekommen die Lernenden einen Überblick über die wichtigsten Machine Learning Konzepte.

  • Einführung Machine Learning durch das Aufzeigen von Beispielen
  • Was ist Machine Learning?
  • Herausforderungen
  • Data Availability
  • Machine Learning: Quo Vadis?

Auf dermittleren Tour (2-3 Stunden) erhalten die Lernenden zusätzliche Einblicke in das zentrale Thema der künstlichen neuronalen Netzwerke. Kurze Tour plus Einführung in Neuronale Netzwerke (ANN):

  • Architektur von ANNs
  • Training von ANNs
  • Hyperparameter und ANN Design
  • Deep Neural Networks
  • Praktische Ansätze

Für interessierte Wander*innen empfehlen wir die lange Tour (4-5 Stunden), auf der Sie ein intuitives Verständnis für vielfältige Bereiche der Machine Learning-Landschaft entwickeln können.

Hierzu zählen zusätzlich zu den oben genannten Themen:

  • Einführung in die Probability Theory
  • Grundlagen von Supervised Learning
  • Grundlagen von Unsupervised Learning
  • Grundlagen zu Time Series Analysis

Investieren Sie jetzt in die Zukunftstechnologie, damit Sie morgen der Zeit und dem Wettbewerb voraus sind!

Mehr zur Weiterbildung im Bereich Machine Learning erfahren Sie hier.

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Lernziele sind sehr unterschiedlich, und es ist unwahrscheinlich, dass ein einziges Lernformat den Lernenden genügend Engagement, Motivation, Relevanz und Kontext bietet, um das Ziel zu erreichen.
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Almost every day, well-known companies find themselves in the headlines because they have been the victim of a cyberattack. For a long time now, security training and the development of measures have no longer been about the question of whether one will be affected, but when and to what extent. However, this does not mean that manufacturing companies should just sit and wait until the time comes. In this paper, we have listed what companies can do in advance to delay attacks and be as resilient as possible to attacks.

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