Machine Learning Engineer

Kursüberblick

Die Weiterbildung "Machine Learning Engineer" verbindet Machine Learning, Neuronale Netze und Modelltraining und Modellbereitstellung und Betrieb. Im Fokus stehen Anwendungsfälle und Nutzenbewertung sowie die praktische Anwendung der zugehörigen Fachbegriffe und Arbeitsschritte. Machine Learning • Grundlagen des Machine Learnings: überwachtes und unüberwachtes Lernen anhand praktischer Beispiele • Training, Test und Bewertung von Modellen mit begleitenden Übungsaufgaben • Merkmalsaufbereitung und Vermeidung von Überanpassung einschließlich Dokumentation der Ergebnisse • Einsatz von Machine-Learning-Bibliotheken und Werkzeugen Neuronale Netze und Modelltraining • Aufbau neuronaler Netze und Wahl geeigneter Architekturen • Training, Validierung und Test von Modellen • Optimierung von Hyperparametern und Vermeidung von Überanpassung • Bewertung der Modellgüte mit geeigneten Kennzahlen Modellbereitstellung und Betrieb • Bereitstellung trainierter Modelle in Anwendungen und Diensten • Versionierung von Daten, Code und Modellen • Überwachung der Modellleistung im laufenden Betrieb • Wartung, Aktualisierung und Dokumentation von Modellen Anwendungsfälle und Nutzenbewertung • Auswahl geeigneter Anwendungsfälle und Einsatzbereiche • Bewertung von Aufwand, Nutzen und Voraussetzungen • Pilotprojekte und schrittweise Einführung • Messung und Bewertung der Ergebnisse Die Weiterbildung verbindet Machine Learning und Neuronale Netze und Modelltraining und vermittelt Kenntnisse in Modellbereitstellung und Betrieb sowie Anwendungsfälle und Nutzenbewertung. Dabei werden die fachlichen Zusammenhänge im Kontext von Machine Learning Engineer behandelt.

Nächste Termine

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