Machine Learning

Über den Kurs

Diese Weiterbildung legt ein verständliches Fundament in den Methoden und Anwendungsfeldern des Machine Learning. Teilnehmende lernen, wie Daten genutzt werden, um Modelle zu trainieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Behandelt werden die Abgrenzung zu KI und klassischer Programmierung, typische Einsatzfelder wie Prognosen und Empfehlungssysteme sowie ethische Fragestellungen. Weitere Schwerpunkte sind Datenqualität, Trainings- und Testdaten, Feature Engineering, grundlegende Modelltypen wie Regression, Klassifikation und Clustering sowie der Umgang mit Overfitting. Werkzeuge wie Python, Notebooks, AutoML und Bibliotheken wie scikit-learn oder TensorFlow werden eingeordnet.

Inhalte & Module

• Einführung und Abgrenzung von ML, KI und klassischer Programmierung
• Anwendungsfelder: Prognosen, Klassifikation, Empfehlungssysteme
• Datenqualität, Trainings- und Testdaten, Feature Engineering
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Modelltraining, Validierung und Overfitting
• Tools wie Python, AutoML, scikit-learn und TensorFlow
• Datenschutz und verantwortungsvoller ML-Einsatz

Für wen geeignet

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, die einen systematischen Zugang zu den Grundlagen des Machine Learning suchen.

Abschluss & Perspektiven

Machine Learning

Förderung

Dieser Kurs ist AZAV-zertifiziert und damit grundsätzlich staatlich förderfähig. Die endgültige Bewilligung erfolgt individuell durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter – wir helfen dir bei der Vorbereitung.

• Bildungsgutschein

  Der Bildungsgutschein wird von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter ausgestellt und deckt Lehrgangs-, Fahrt- und weitere Kosten einer AZAV-zertifizierten Weiterbildung ab.