Machine Learning Specialist
Über diese Schulung
Die Schulung zum Machine Learning Specialist führt Sie, anhand prominenter Beispiele und praktischer Anwendungsfälle aus der Industrie, in die Welt der KI ein. In interaktiven Sessions diskutieren und entwickeln Sie einen KI-Anwendungsfall - von der Idee bis zur Umsetzung. Neben Datenpipelines, Datenanalyseprozessen und Data-Mining-Tools liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Datenvisualisierung und -aufbereitung. Sie lernen verschiedene Methoden im Bereich des überwachten Lernens, des unüberwachten Lernens, des Deep Learning sowie des Reinforcement Learning kennen. Schließlich erhalten Sie einen Einblick in Big-Data-Architekturen und das Big-Data-Ökosystem sowie einen Ausblick auf das Thema Edge AI.
Warum dieses Training das Richtige für Sie ist
Die Machine Learning Specialist Schulung richtet sich an technische Fachkräfte im Bereich der Datenanalyse, die die konkreten technologischen Methoden und Ansätze verstehen und praktische Erfahrungen mit den wichtigsten Methoden der künstlichen Intelligenz sammeln möchten. Grundlegende Programmierkenntnisse sind erforderlich.
Schulungsziele und Agenda
Nach diesem Training werden Sie ein tiefgreifendes Verständnis der verschiedenen Methoden der künstlichen Intelligenz gewonnen haben. Basierend auf praktischen, interaktiven Übungen werden Sie unter anderem die relevantesten Machine-Learning-Techniken gelernt und ein breites Verständnis der einzelnen KI-Bausteine erworben haben.
Tag 1 Begrüßung und Einführung in die Woche & Einführung in Data Science und KI
- KI-Nachrichten und -Anwendungen
- AI Navigator (Analyse verschiedener Anwendungsfällen)
- Interaktive Session
- Daten und Pipelines im industriellen Kontext
- Prozesse der Datenanalyse
- Datenverarbeitungstools und visuelle Analyse
- Diskussion und Abschluss
Tag 2 Einführung in Machine Learning & Explorative Datenanalyse
- Explorative Datenanalyse und Einführung in die Visualisierung (Bibliotheken Teil 1 und Teil 2)
- Theorie und Beispiele: Überwachtes Lernen
- Theorie und Beispiele: Unüberwachtes Lernen
- Diskussion und Abschluss
Tag 3 Praktische Übung
- Praktische Übung Teil 1: Überwachtes Lernen
- Praktische Übung Teil 2: Überwachtes Lernen
- Erklärbare KI
- Praktische Übung Teil 3: Unüberwachtes Lernen
- Praktische Übung Teil 4: Unüberwachtes Lernen
Tag 4 Einführung in Deep Learning
- Praktische Übung Teil 5: Deep Learning
- Praktische Übung Teil 6: Deep Learning
- Einführung in Reinforcement Learning
- Diskussion und Abschluss
Tag 5 Einführung in Industrielles Big Data & Prüfung
- Jobs mit MapReduce parallelisieren
- Big Data Ökosysteme
- Interaktive Session
- Ausblick: Edge AI
- Feedback-Session
- Prüfung
- Abschlussdiskussion
- Zertifikatsverleihung
Sie erhalten ein offiziell anerkanntes Professional Certificate „Machine Learning Specialist“ der RWTH International Academy. Die Leistungen können auf andere zertifizierte Kurse oder weiterführende Studien angerechnet werden, da sie mit dem „European Credit Transfer System“ (ECTS) gekennzeichnet sind und grundlegend zu Ihrer beruflichen Entwicklung beitragen. Zusätzlich erhalten Sie das Zertifikat als verifiziertes digitales Badge, geschützt und authentifiziert durch die Blockchain, welches Ihr professionelles Portfolio durch seine unbegrenzte Sichtbarkeit, Sicherheit und Flexibilität gezielt stärkt.
Bevorzugen Sie eine Inhouse-Schulung?
Der Machine Learning Specialist, oder Teile davon, wären auch für Ihr gesamtes Team/Ihr Unternehmen interessant? Gerne beraten wir Sie über die Möglichkeit einer Inhouse-Schulung. Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns – wir passen Ihre Weiterbildung an Ihre Bedürfnisse an!
Lernen Sie mehr über
- Bausteine der KI
- Data Science
- Python für Data Science
- Datenbanken & Pipelines
- Datenanalyse & Visualisierung
- Erklärbare KI
- Maschinelles Lernen
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Deep Learning
Unsere Partner
Referenten
Tim Schroeder studierte Elektrotechnik und Informationstechnik sowie Betriebswirtschaftslehre und General Management an der RWTH Aachen. Als Head of Artificial Intelligence beim INC Innovation Center leitet er mehrere bi- und multilaterale Projekte in den Bereichen Industry 4.0, Logistik 4.0 und Künstliche Intelligenz. Durch Technologie-Scouting, Datenanalysen und KI-Bewertungen unterstützt er Unternehmen bei der erfolgreichen Umsetzung neuer Innovationen.
Tim Schroeder
Dr. Christoph Rippe studierte Wirtschaftsmathematik mit den Schwerpunkten Stochastik und Optimierung an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und promovierte anschließend im Bereich Operations Management über Bestandsmanagementprobleme für Servicetechniker. Am INC Innovation Center ist Christoph als Senior Technology Specialist für Datenanalyse und die prototypische Implementierung von KI-Anwendungsfällen verantwortlich. Er betreut zudem Schulungen und arbeitet an Forschungsthemen zur KI-Anwendbarkeit (Small Data Augmentation/Transfer Learning).
Dr. Christoph Rippe
Dominik Joosten studierte Elektrotechnik an der Hochschule Niederrhein und schloss sein Masterstudium in Automatisierungstechnik an der RWTH Aachen ab, einschließlich eines Erasmus-Semesters mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen an der NTNU in Norwegen. Beim INC Innovation Center arbeitet er als Senior Technology Specialist und ist für die Entwicklung von KI‑Lösungen für industrielle Anwendungen, den Aufbau skalierbarer Cloud‑Systeme sowie MLOps‑Praktiken verantwortlich. Darüber hinaus leitet er Workshops zur Stärkung der internen KI-Kompetenzen und arbeitet an datengesteuerter Prozessoptimierung, prädiktiver Qualität in der Fertigung und der praktischen Anwendung von GenAI-Technologien wie LLMs und RAG.
Dominik Joosten
Hans Zhou studierte Maschinenbau und Verfahrenstechnik an der Technischen Universität Darmstadt. Er sammelte umfassende Erfahrungen als wissenschaftlicher Mitarbeiter am IMA Cybernetics Lab. Seit September 2024 leitet er die Gruppe „Machine Intelligence Methodologies“ am IQS. In dieser Funktion konzentriert er sich auf Forschungsprojekte, die maschinelles Lernen auf Produktions- und mechatronische Systeme anwenden.
