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04.06.2018 12:54

Künstliche Intelligenz in Wirtschaftsprozessen

Stefan Parsch Pressestelle
Technische Hochschule Brandenburg

    Innovatives Weiterbildungsangebot der AWW e. V. und der THB zu Datenanalyse, maschinellem Lernen und Business Intelligence

    Experten für maschinelles Lernen sind derzeit sehr gesucht, denn nur sie können das „Gehirn“ hinter vielen Geschäftsmodellen aufbauen. Erst dadurch wird Business Intelligence wirklich intelligent. Deswegen erweitern die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung – AWW e. V. – und die Technische Hochschule Brandenburg (THB) ihr Weiterbildungsangebot um das hochaktuelle Modul „Machine Learning mit Python“.

    Lernen ist ein zentraler Faktor von Intelligenz. Die Realisierung intelligenter Systeme durch Computer, die nicht programmiert, sondern angelernt werden, ist das Ziel von künstlicher Intelligenz. Maschinelles Lernen befasst sich mit den dazu notwendigen Methoden und Algorithmen. Diese formulieren unterschiedliche Lernziele, adressieren diverse Anwendungsgebiete und stellen verschiedene Anforderungen an die vorhandenen Daten.

    Zukünftig werden Maschinen die Automatisierung von Prozessen übernehmen und, basierend auf Erfahrungen, selbstständig Entscheidungen treffen. Wer die dabei anfallenden, größeren Datenmengen intelligent nutzen will, um aus ihnen einen Mehrwert zu erzeugen, braucht zum einen ein Überblickswissen zu maschinellem Lernen. Zum anderen wird ein tieferes algorithmisches Verständnis benötigt, um Aufwände abzuschätzen und durch Anpassungen Erfolgsraten zu erhöhen.

    Ziel des neuen Angebots ist es daher, Teilnehmerinnen und Teilnehmer in diesem Sinne für maschinelles Lernen theoretisch und praktisch fit zu machen. „Wir arbeiten dabei mit der Programmiersprache Python und ihren zugehörigen Bibliotheken, die Open-Source- und State-of-the-Art-Implementierungen anbieten. Auch Aspekte des maschinellen Lernens in der Cloud werden mit konkreten Beispielen behandelt“, erläutert Prof. Dr. Sven Buchholz. Er ist Professor für Datenbankmanagement / Data Mining am Fachbereich Informatik und Medien der THB, hat die Weiterbildung konzipiert und wird sie durchführen.

    Das Vertiefungsmodul ergänzt den bereits seit 2015 von AWW und THB angebotenen, erfolgreichen Zertifikatskurs „Data Science“, kann aber auch unabhängig von diesem gebucht werden. Bei erfolgreich absolvierter Prüfung wird ein Hochschulzertifikat der THB vergeben. Das Modul beginnt am 5. Oktober 2018 und endet am 1. Dezember 2018 mit jeweils zweitägigen Präsenzphasen.

    Nähere Informationen sind unter https://bit.ly/2LYUPNZ zu finden.

    Ansprechperson:
    Dr. Annette Strauß
    Tel.: 03381.355-750
    Mail: annette.strauss@aww-brandenburg.de

    Technische Hochschule Brandenburg
    Die 1992 gegründete Technische Hochschule Brandenburg ist eine moderne Campushochschule mit Sitz in Brandenburg an der Havel. Das Lehrangebot der Hochschule erstreckt sich über die Fachbereiche Informatik und Medien, Technik sowie Wirtschaft – zunehmend auch in berufsbegleitenden und dualen Formaten. Die THB fördert besonders die Möglichkeit eines Studiums ohne Abitur. Die rund 2.600 Studierenden werden derzeit von 66 Professorinnen und Professoren betreut. Alle Studiengänge werden mit den internationalen Abschlüssen Bachelor oder Master angeboten. Mehr Informationen unter www.th-brandenburg.de

    Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer e.V.
    Die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer e.V. (AWW e.V.) ist für die Planung, Organisation und Durchführung der wissenschaftlichen Weiterbildungsangebote der Technischen Hochschule Brandenburg verantwortlich. Sie entwickelt an der Schnittstelle zwischen Hochschule und Wirtschaft, Verwaltung, Verbänden und Politik bedarfsorientiert Qualifizierungsangebote in unterschiedlichsten Formaten. Dabei nutzt sie innovative Lehr- und Lernformate. Mehr Informationen unter www.aww-brandenburg.de


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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, jedermann
    Informationstechnik, Wirtschaft
    überregional
    wissenschaftliche Weiterbildung
    Deutsch


     

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